Interprétation bayésienne de la régularisation par noyau
term_id: bayesian_interpretation_of_kernel_regularization
Category: training_techniques
Definition
Ce concept établit que la minimisation d’un fonctionnel de risque régulé avec un noyau spécifique est équivalente à la recherche de l’estimation du maximum a posteriori (MAP) dans un cadre bayésien. Spécifiquement, il
Summary
Un cadre théorique reliant les méthodes à noyau comme les SVM aux processus gaussiens sous une hypothèse de priori bayésien.
Key Concepts
- Processus gaussiens
- Maximum a posteriori
- Régularisation comme priori
- Méthodes à noyau
Use Cases
- Compréhension des fondements théoriques des SVM
- Application des techniques de PG à la régression par noyau
- Dérivation d’estimations d’incertitude pour les modèles déterministes