Processo gaussiano: differenze tra le versioni

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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 conbasate tramitesu processi gaussiani] in Scikit-Learn

{{Controllo di autorità}}