Mi a Gauss-folyamat és milyen kernel-függvényeket használnak?

Gauss-folyamatok (GP) — nem paraméteres bayes módszer regresszióhoz és osztályozáshoz, amely a függvények eloszlását modellezi. A GP meghatározza a függvények eloszlását, ahol a pontokon lévő értékek a kovariancia (mag) függvényen keresztül kapcsolódnak.

A GP-ben használt fő magfüggvények:

• Négyzetes Exponenciális (RBF): sima, végtelenül differenciálható függvény, amely erős korrelációt teremt a közelben lévő pontok között.
• Matern mag: rugalmasabb, a függvény simaságát a ν paraméter szabályozza.
• Periódikus mag: periódikus függvények modellezésére.
• Lineáris mag: lineáris függőségekhez.

A mag kiválasztása meghatározza az approximált függvény tulajdonságait, például a simaságot, periódusságot stb. Bayes-optimációban a GP-t gyakran használják a célfüggvény modellezésére, a következő értékelendő pont kiválasztásához.