Bayesiansk tolkning av kjernelikvidisering
term_id: bayesian_interpretation_of_kernel_regularization
Category: training_techniques
Definition
Dette konseptet fastslår at minimering av en regulert risikofunksjon med en bestemt kjerne er ekvivalent med å finne maksimal posteriori-estimatet (MAP) i et bayesiansk rammeverk. Spesielt viser det
Summary
Et teoretisk rammeverk som knytter kjernemetoder, som SVM, sammen med Gaussprosesser under en bayesiansk priorantagelse.
Key Concepts
- Gaussprosesser
- Maksimal posteriori
- Likvidisering som prior
- Kjernemetoder
Use Cases
- Forståelse av SVM-teoretiske grunnlag
- Bruk av GP-teknikker i kjerneregresjon
- Utlede usikkerhetsestimater for deterministiske modeller