Processo gaussiano: differenze tra le versioni
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L'inferenza per valori continui che fa uso di processi gaussiani è nota come [[Analisi di regressione|regressione]] gaussiana e trova utilizzo in svariati campi, dall'[[automazione]] alla [[geostatistica]] ([[Kriging]]).
I processi gaussiani sono, inoltre, un potente strumento per l'[[interpolazione]] non lineare.
In generale, nell'ambito dell'[[apprendimento supervisionato]] i processi gaussiani sono impiegati in metodi [[Statistica non parametrica|non parametrici]] basati su [[Kernel definito positivo|kernel]] utili a risolvere problemi di classificazione e regressione.<ref>{{Cita libro|nome=Kevin P.|cognome=Murphy|titolo=Probabilistic machine learning: an introduction|collana=Adaptive computation and machine learning|data=2022|editore=The MIT Press|p=574|ISBN=978-0-262-04682-4}}</ref>
== Note ==
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== Collegamenti esterni ==
* {{cita web|http://www.GaussianProcess.org|The Gaussian Processes Web Site}}
* [https://scikit-learn.org/stable/modules/gaussian_process.html Classificazione e regressione con tramite processi gaussiani] in Scikit-Learn
{{Controllo di autorità}}
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