Interpretazione bayesiana della regolarizzazione kernel
term_id: bayesian_interpretation_of_kernel_regularization
Category: training_techniques
Definition
Questo concetto stabilisce che la minimizzazione di una funzione di rischio regolarizzata con un kernel specifico è equivalente alla ricerca della stima del massimo a posteriori (MAP) in un quadro bayesiano. Nello specifico, essa
Summary
Un quadro teorico che collega i metodi kernel come le SVM ai Processi Gaussiani sotto un’assunzione di prior bayesiano.
Key Concepts
- Processi Gaussiani
- Massimo a posteriori
- Regolarizzazione come prior
- Metodi kernel
Use Cases
- Comprensione delle basi teoriche delle SVM
- Applicazione delle tecniche GP alla regressione kernel
- Derivazione di stime di incertezza per modelli deterministici