Aproximaciones del proceso gaussiano
En estadística y aprendizaje automático, la aproximación del proceso gaussiano es un método computacional que acelera las tareas de inferencia en el contexto de un modelo de proceso gaussiano , más comúnmente evaluación y predicción de verosimilitud . Al igual que las aproximaciones de otros modelos, a menudo se pueden expresar como supuestos adicionales impuestos al modelo, que no corresponden a ninguna característica real, pero que conservan sus propiedades clave al tiempo que simplifican los cálculos. Muchos de estos métodos de aproximación pueden expresarse en métodos analíticos algebraicos o funcionales puramente lineales.términos como aproximaciones de matriz o función. Otros son puramente algorítmicos y no pueden reformularse fácilmente como una modificación de un modelo estadístico.
En el modelado estadístico , a menudo es conveniente asumir que el fenómeno bajo investigación es un proceso gaussiano indexado por el cual tiene función media y función de covarianza . También se puede suponer que los datos son valores de una realización particular de este proceso para índices .
