Splines et Gaussiens [fermés]

1. Pourquoi voudrions-nous utiliser des splines par opposition aux polynômes?
2. Comment fonctionne la régression gaussienne des processus?

Pourquoi voudrions-nous utiliser des splines par opposition aux polynômes?

Dans les problèmes d'interpolation, l'interpolation spline est souvent préférée à l'interpolation polynomiale car elle donne des résultats similaires, même lors de l'utilisation de polynômes à faible degré, tout en évitant le phénomène de Runge pour des degrés plus élevés.

Comment fonctionne la régression gaussienne des processus?

La régression du processus gaussien est non paramétrique (i.e. Non limité par une forme fonctionnelle), donc plutôt que de calculer la distribution de probabilité des paramètres d'une fonction spécifique, GPR calcule la distribution de probabilité sur toutes les fonctions admissibles qui correspondent aux données.