В алгоритмах машинного обучения алгоритм Гаусса применяется для решения задач линейной регрессии и классификации. 4 Его используют в алгоритмах обучения нейронных сетей, особенно при работе с линейными слоями и оптимизации весов. 4

Некоторые области применения алгоритма Гаусса в машинном обучении:

• Вероятностное моделирование. 1 В таких алгоритмах, как линейная регрессия, логистическая регрессия и модели гауссовой смеси, часто предполагается, что наблюдаемые данные генерируются на основе гауссовского распределения. 1 Это упрощает модель и позволяет эффективно оценивать параметры. 1
• Байесовский вывод. 1 В байесовском машинном обучении распределение Гаусса обычно используется в качестве априорного распределения по параметрам модели. 1
• Кластеризация. 1 Модели гауссовой смеси (GMMS) могут моделировать сложные распределения данных и часто используются при сегментации изображений и сжатии данных. 1
• Обнаружение аномалий. 1 Распределение по Гауссу часто используется в алгоритмах обнаружения аномалий, где целью является выявление редких событий или выбросов в данных. 1
• Уменьшение размерности. 1 Анализ главных компонент (PCA) находит направления максимальной дисперсии в данных, которые соответствуют основным компонентам. 1
• Методы ядра. 1 Гауссово ядро обычно используется в ядрированных алгоритмах машинного обучения, таких как машины опорных векторов (SVM) и гауссовские процессы (GPS), для определения сходства между точками данных. 1