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- ¿Cuáles son los métodos de aproximación del proceso gaussiano??
- ¿Qué es el proceso gaussiano aproximado local aproximado??
- ¿Qué es un proceso gaussiano explicación simple??
- ¿Qué es la optimización del proceso gaussiano??
¿Cuáles son los métodos de aproximación del proceso gaussiano??
En estadísticas y aprendizaje automático, la aproximación del proceso gaussiano es un método computacional que acelera las tareas de inferencia en el contexto de un modelo de proceso gaussiano, más comúnmente evaluación y predicción de probabilidad.
¿Qué es el proceso gaussiano aproximado local aproximado??
Modelos de procesos gaussianos aproximados locales
Los métodos en el paquete LAGP adoptan un enfoque de dos puntas a la regresión de GP de datos grandes. Ellos (1) aprovechan la escasez, pero de hecho solo funcionan con pequeñas matrices densas. Y (2) la naturaleza de muchas independientes de los cálculos facilita la paralelización masiva.
¿Qué es un proceso gaussiano explicación simple??
El proceso gaussiano es una técnica de aprendizaje automático. Puedes usarlo para hacer regresión, clasificación, entre muchas otras cosas. Al ser un método bayesiano, el proceso gaussiano hace predicciones con incertidumbre. Por ejemplo, predecirá que el precio de las acciones de mañana es de $ 100, con una desviación estándar de $ 30.
¿Qué es la optimización del proceso gaussiano??
Los procesos gaussianos ~ (Kriging) están interpolando modelos basados en datos que se aplican con frecuencia en varias disciplinas. A menudo, los procesos gaussianos están capacitados en conjuntos de datos y posteriormente se integran como modelos sustitutos en problemas de optimización.
