Что такое Gaussian Processes и какие kernel-функции используют?

Gaussian Processes (GP) — это непараметрический байесовский метод для регрессии и классификации, который моделирует распределение функций. GP определяет распределение над функциями, где значения в точках связаны через ковариационную (kernel) функцию.

Основные kernel-функции, используемые в GP:

• Squared Exponential (RBF): гладкая, бесконечно дифференцируемая функция, задаёт сильную корреляцию между близкими точками.
• Matern kernel: более гибкая, контролирует гладкость функций через параметр ν.
• Periodic kernel: для моделирования периодических функций.
• Linear kernel: для линейных зависимостей.

Выбор kernel определяет свойства аппроксимируемой функции, например, гладкость, периодичность и т.д. В байесовской оптимизации GP часто используют для моделирования целевой функции с целью выбора следующей точки для оценки.