Processo Gaussiano Regularizado
Um Processo Gaussiano (PG) Regularizado é um modelo probabilístico baseado em kernel que estabelece uma priori sobre funções e controla explicitamente o sobreajuste (overfitting) através de um parâmetro de regularização de ruído — a variância do ruído de observação — que impede o modelo de memorizar os rótulos de treinamento. Ele produz estimativas de incerteza calibradas juntamente com as previsões, tornando-o excepcionalmente adequado para conjuntos de dados pequenos ou caros, onde saber o quão confiante o modelo está é tão importante quanto a própria previsão.
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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
- Scholkopf, B., & Smola, A. J. (2002). Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. MIT Press. ISBN: 978-0-262-19475-4
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/regularized-gaussian-process
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