Bayessche Interpretation der Kernel-Regularisierung
term_id: bayesian_interpretation_of_kernel_regularization
Category: training_techniques
Definition
Dieses Konzept stellt fest, dass die Minimierung eines regularisierten Risikofunktionswerts mit einem bestimmten Kernel äquivalent zur Suche nach dem Maximum-A-Posteriori-(MAP)-Schätzwert in einem Bayesschen Rahmen ist. Spezifisch bedeutet dies,
Summary
Ein theoretischer Rahmen, der Kernel-Methoden wie SVMs unter der Annahme eines Bayesschen Priors mit Gaußschen Prozessen verbindet.
Key Concepts
- Gaußsche Prozesse
- Maximum A Posteriori
- Regularisierung als Prior
- Kernel-Methoden
Use Cases
- Verständnis der theoretischen Grundlagen von SVMs
- Anwendung von GP-Techniken auf Kernel-Regression
- Ableitung von Unsicherheitsschätzungen für deterministische Modelle