Howtosignalprocessing
- Quelles sont les méthodes d'approximation du processus gaussien?
- Qu'est-ce que le processus gaussien approximatif local?
- Qu'est-ce qu'un processus gaussien explication simple?
- Qu'est-ce que l'optimisation du processus gaussien?
Quelles sont les méthodes d'approximation du processus gaussien?
Dans les statistiques et l'apprentissage automatique, l'approximation du processus gaussien est une méthode de calcul qui accélère les tâches d'inférence dans le contexte d'un modèle de processus gaussien, la plus souvent l'évaluation et la prédiction de la probabilité.
Qu'est-ce que le processus gaussien approximatif local?
Modèles de processus gaussiens approximatifs locaux
Les méthodes du package LAGP adoptent une approche à deux volets de la régression GP de grandes données. Ils (1) tirent parti de la rareté, mais en fait, ne fonctionnent qu'avec de petites matrices denses. Et (2) la nature indépendante des calculs facilite une parallélisation massive.
Qu'est-ce qu'un processus gaussien explication simple?
Le processus gaussien est une technique d'apprentissage automatique. Vous pouvez l'utiliser pour faire de la régression, la classification, entre autres choses. Étant une méthode bayésienne, le processus gaussien fait des prédictions avec incertitude. Par exemple, il prédire que le cours de l'action de demain est de 100 $, avec un écart-type de 30 $.
Qu'est-ce que l'optimisation du processus gaussien?
Les processus gaussiens ~ (kriging) sont des modèles d'interpolation des données qui sont fréquemment appliqués dans diverses disciplines. Souvent, les processus gaussiens sont formés sur des ensembles de données et sont ensuite intégrés comme modèles de substitution dans des problèmes d'optimisation.
