Какви са Гауссовите процеси и кои kernel функции се използват?

Гаусови процеси (GP) — това е непараметричен байесов метод за регресия и класификация, който моделира разпределението на функциите. GP определя разпределение върху функциите, където стойностите в точките са свързани чрез ковариационна (ядрена) функция.

Основните ядра, използвани в GP:

• Квадратично експоненциално (RBF): гладка, безкрайно диференцируема функция, която установява силна корелация между близки точки.
• Ядро на Мatern: по-гъвкаво, контролира гладкостта на функциите чрез параметъра ν.
• Периодично ядро: за моделиране на периодични функции.
• Линейно ядро: за линейни зависимости.

Изборът на ядро определя свойствата на апроксимируемата функция, като гладкост, периодичност и др. В байесовата оптимизация GP често се използва за моделиране на целевата функция с цел избор на следващата точка за оценка.