Применение метода Гаусса при оптимизации алгоритмов машинного обучения даёт следующие преимущества:

• Вероятностное моделирование. 5 В некоторых алгоритмах, например линейной регрессии, логистической регрессии и моделях гауссовой смеси, предполагается, что наблюдаемые данные генерируются на основе гауссовского распределения. 5 Это упрощает модель и позволяет эффективно оценивать параметры. 5
• Байесовский вывод. 5 В байесовском машинном обучении распределение Гаусса используется в качестве априорного распределения по параметрам модели. 5 Это распределение отражает параметры до наблюдения каких-либо данных и обновляется до последующего распределения с использованием теоремы Байеса. 5
• Обнаружение аномалий. 25 Распределение по Гауссу часто используется в алгоритмах обнаружения аномалий, где целью является выявление редких событий или выбросов в данных. 5 Аномалии обнаруживаются на основе вероятности соответствия данных гауссовскому распределению. 5
• Уменьшение размерности. 5 Анализ главных компонент, основанный на гауссовском распределении, находит направления максимальной дисперсии в данных, которые соответствуют основным компонентам. 5
• Методы ядра. 5 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. 5