Kernel regularizáció bayesi értelmezése
term_id: bayesian_interpretation_of_kernel_regularization
Category: training_techniques
Definition
Ez a fogalom azt állítja, hogy egy specifikus kernellel rendelkező regularizált kockázati funkció minimalizálása ekvivalens a maximális poszteriori (MAP) becslés megtalálásával egy bayesi keretrendszerben. Konkrétan ez
Summary
Egy elméleti keretrendszer, amely összeköti a kernel alapú módszereket (pl. SVM) a Gauss-folyamatokkal bayesi prior feltételezés mellett.
Key Concepts
- Gauss-folyamatok
- Maximális poszteriori
- Regularizáció prior knowledge-ként
- Kernel módszerek
Use Cases
- Az SVM elméleti alapjainak megértése
- GP technikák alkalmazása kernel regresszióra
- Bizonytalansági becslések levezetése determinisztikus modellekhez