Gaußscher-Prozess-Regression

Gaussian Process Regression (GPR) ist eine nicht-parametrische bayessche Regressionsmethode, die auf Gaußschen Prozessen basiert und entwickelt wurde, um die Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben zu lernen und Vorhersagen kontinuierlicher Variablen zu treffen. GPR verfügt über flexible probabilistische Modellierungsmöglichkeiten und kann Schätzungen der Unsicherheit, die mit Vorhersagen verbunden ist, bereitstellen. Dies macht es in vielen Bereichen wie Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse und Optimierung weit verbreitet. Bei diversen Aufgaben zeigt GPR sich als mächtiges Regressionswerkzeug und bietet erhebliche Vorteile bei der Bearbeitung kleiner Stichproben und nichtlinearer Daten.