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- Quais são os métodos de aproximação do processo gaussiano?
- O que é processo gaussiano aproximado local?
- O que é um processo gaussiano explicação simples?
- O que é otimização do processo gaussiano?
Quais são os métodos de aproximação do processo gaussiano?
Em estatística e aprendizado de máquina, a aproximação do processo gaussiano é um método computacional que acelera as tarefas de inferência no contexto de um modelo de processo gaussiano, com maior probabilidade de avaliação e previsão.
O que é processo gaussiano aproximado local?
Modelos de processos gaussianos aproximados locais
Os métodos no pacote LAGP adotam uma abordagem dupla para a regressão de GP de grandes dados. Eles (1) alavancam a escassez, mas de fato só trabalham com pequenas matrizes densas. E (2) a natureza muitos independentes dos cálculos facilita a paralelização maciça.
O que é um processo gaussiano explicação simples?
Processo gaussiano é uma técnica de aprendizado de máquina. Você pode usá -lo para fazer regressão, classificação, entre muitas outras coisas. Sendo um método bayesiano, o processo gaussiano faz previsões com incerteza. Por exemplo, preverá que o preço das ações de amanhã é de US $ 100, com um desvio padrão de $ 30.
O que é otimização do processo gaussiano?
Processos gaussianos ~ (Kriging) estão interpolando modelos orientados a dados que são frequentemente aplicados em várias disciplinas. Freqüentemente, os processos gaussianos são treinados em conjuntos de dados e posteriormente incorporados como modelos substitutos em problemas de otimização.
