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가우시안프로세스

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최초 등록일
2022.08.07
최종 저작일
2022.08
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소개글

"가우시안프로세스"에 대한 내용입니다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
1. 랜덤변수
2. 랜덤프로세스
3. 확정적 함수
4. 가우시안 프로세스(GP, Gaussian Process)

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고문헌

본문내용

I. 서론
베이지안 최적화를 수행하는데 있어 중요한 것은 대체함수(surrogate function)이다. 이를 위한 방법중 하나가 가우시안 프로세스를 사용하는 방법이다. 이처럼 가우시안 프로세스는 회귀, 분류 등에 자주 사용되는 방법이다. 본 보고서에서는 랜덤변수와 랜덤프로세스에 대해 알아보고 가우시안 프로세스에 대해서도 알아보도록 하겠다.

II. 본론
1. 랜덤변수
1) 정의
- 표본공간 S의 각 표본점 w에 실수값을 대응시키는 함수
- 확률실험의 결과에 실숫값을 대응시키는 함수
- 시간이 고정되어 있는 맵핑된 확률을 의미한다. 시간을 고려하게 되는 경우에는 랜덤 프로세스가 된다.
- X(w)로 표현할 수 있다. 랜덤프로세스로 표현하려면 X(t, w)로 표현한다.

2) 종류
- 이산랜덤변수 : 랜덤변수가 유한하거나 또는 셀 수 있는 값들을 갖는다.
- 연속랜덤변수 : 랜덤변수가 어떤 구간에 속한 연속적인 실수 값들을 갖는다.

참고 자료

웹사이트, https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=klp0712&logNo=220716374211
웹사이트, https://pasus.tistory.com/209

태그

#확률변수#확률프로세스#랜덤변수#랜덤프로세스#가우시안프로세스
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