가우스 프로세스는 어디에 좋은가요? --->가우스 프로세스 회귀
간단히 말해서, 완벽한 성격, 간단한 계산 및 아름다운 형태로 인해 일부 비선형 예측 및 추론 문제를 포함한 다양한 통계 모델링에 널리 사용될 수 있습니다.
GPR(가우스 과정 회귀)은 회귀 문제에 대한 비모수적 베이지안 방법입니다. 기본 아이디어는 단순한 매개변수 모델링이 아닌 무한 차원의 기능을 모델링하는 것입니다. 가우스 과정 회귀의 주요 기능과 특징은 다음과 같습니다.
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비모수적 모델링 : 선형 회귀와 같은 기존의 모수적 회귀 방법과 달리 가우시안 프로세스 회귀는 데이터를 설명하기 위해 고정 형식 모델을 가정하지 않습니다. 이를 통해 GPR은 복잡하고 비선형적인 관계를 포착할 수 있습니다.
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예측의 불확실성 : GPR은 각 입력 지점에 대한 예측 값을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 예측 값에 대한 불확실성 측정(일반적으로 표준 편차로 표시)도 제공합니다. 이는 GPR이 완전한 확률 모델을 제공하기 때문입니다.
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커널 함수 선택 : 가우스 과정 회귀의 중요한 구성 요소는 커널 함수(또는 공분산 함수)입니다. 커널 함수는 함수 공간의 부드러움과 특성을 결정합니다. 다양한 커널 함수는 주기성, 부드러움 등과 같은 데이터의 다양한 속성을 포착할 수 있습니다.
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유연성 : 다양한 커널 기능을 결합하여 사용자는 다양한 데이터 특성에 맞는 복잡한 모델을 구축할 수 있습니다.
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베이지안 추론 : GPR은 베이지안 추론을 통해 학습하고 예측하므로 사전 지식을 자연스럽게 통합하고 예측에 대한 불확실성 추정치를 제공할 수 있습니다.
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계산상의 과제 : GPR은 커널 행렬의 역수를 계산해야 하기 때문에