Как алгоритм Гаусса применяется в алгоритмах машинного обучения?

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

Некоторые области применения алгоритма Гаусса в машинном обучении:

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