मुझे पता है कि गॉसियन प्रोसेस रिग्रेशन (जीपीआर) लचीली नॉनलाइनियर मॉडल फिटिंग के लिए स्प्लिन का उपयोग करने का एक विकल्प है। मैं जानना चाहूंगा कि किन स्थितियों में एक दूसरे की तुलना में अधिक उपयुक्त होगा, विशेष रूप से बायेसियन प्रतिगमन ढांचे में।
मैंने पहले ही देखा है कि स्प्लिन, स्मूथ स्प्लिन और गॉसियन प्रोसेस एमुलेटर का उपयोग करने के क्या फायदे / नुकसान हैं? लेकिन इस पोस्ट में जीपीआर पर कुछ भी नहीं लगता है।
मैं कहूंगा कि जीपी एक गैर-रैखिक फ़ंक्शन को फिट करने के लिए एक अधिक डेटा-चालित दृष्टिकोण है। आमतौर पर एन-वें बहुपद के लिए स्प्लिन प्रतिबंधित हैं। जीपी बहुपद की तुलना में अधिक जटिल कार्यों को मॉडल कर सकता है (हालांकि 100% निश्चित नहीं है)।
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व्लादिस्लाव डोवगलकेस