Gausov proces
Gausov proces (GP) je neparametarski, potpuno probabilistički model mašinskog učenja koji postavlja apriorne raspodele direktno na funkcije. Umesto predviđanja jedne vrednosti, on vraća prediktivni prosek i kalibrisanu procenu nesigurnosti u svakoj test tački, što ga čini posebno vrednim za regresiju na malim do srednjim skupovima podataka i za zadatke Bejzijanske optimizacije.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+20 more
Izvori
- Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9
- Gaussian process. Wikipedia. link ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/machine-learning/gaussian-process
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bajezov Gausov procesMašinsko učenje↔ compare
- Bajezijanska optimizacijaOptimizacija↔ compare
- Slučajna šumaMašinsko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →