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English(EN) Gaussian Processes and Reproducing Kernel Hilbert Spaces: Connections and Equivalences

高斯过程与RKHS的联系在新专著中得到探讨

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本专著探讨了高斯过程（GPs）与再生核希尔伯特空间（RKHS）之间的联系与等价性，这两种方法都是机器学习和统计学中重要的基于核的方法。它建立了基于高斯希尔伯特空间与RKHS等价性的统一视角，连接了概率方法和非概率方法中的并行发展。该工作涵盖了回归、插值和数值积分等基本主题，旨在促进两个研究社区之间的合作。 AI

影响 提供了一个理论框架，可能统一机器学习和统计学中不同的研究。

排序理由 该条目是一篇在arXiv上发表的研究论文，详细介绍了两个机器学习概念之间的理论联系。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Motonobu Kanagawa, Philipp Hennig, Dino Sejdinovic, Bharath K. Sriperumbudur ·

    高斯过程与再生核希尔伯特空间：联系与等价性

    arXiv:2506.17366v2 Announce Type: replace Abstract: This monograph studies the relations between two approaches using positive definite kernels: probabilistic methods using Gaussian processes, and non-probabilistic methods using reproducing kernel Hilbert spaces (RKHS). They are …

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