Çekirdek Düzenlileştirmenin Bayesçi Yorumu
term_id: bayesian_interpretation_of_kernel_regularization
Category: training_techniques
Definition
Bu kavram, belirli bir çekirdek ile düzenlileştirilmiş bir risk fonksiyonunu minimize etmenin, Bayesçi bir çerçevede maksimum a posteriori (MAP) tahminini bulmaya eşdeğer olduğunu ortaya koyar. Özellikle, düzenlileştirme teriminin bir öncül dağılım olarak yorumlanabileceğini gösterir.
Summary
SVM gibi çekirdek yöntemleri, Bayesçi bir öncül varsayımı altında Gaus Süreçlerine bağlayan teorik bir çerçeve.
Key Concepts
- Gaus Süreçleri
- Maksimum A Posteriori
- Öncül Olarak Düzenlileştirme
- Çekirdek Yöntemler
Use Cases
- SVM’nin teorik temellerini anlama
- Çekirdek regresyonuna GP tekniklerini uygulama
- Belirleyici modeller için belirsizlik tahminleri türetme