Processo Gaussiano Bayesiano
Um Processo Gaussiano (GP) Bayesiano coloca uma distribuição de probabilidade diretamente sobre funções, usando um kernel para codificar a similaridade entre as entradas. Após a observação de dados, a regra de Bayes converte este prior num posterior que produz não apenas previsões pontuais, mas também estimativas de incerteza calibradas em cada nova entrada — tornando-o um dos modelos probabilísticos mais principados em aprendizado de máquina.
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Fontes
- Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 6). Springer. ISBN: 978-0-387-31073-2
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/bayesian-gaussian-process
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