¿Puede alguien explicar en términos sencillos el equilibrio entre sesgo y varianza de la regresión del Proceso de Gauss?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
OShiffer
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Aunque no es exactamente lo que has preguntado, Rasmussen y Williams hablan (esencialmente) de esto brevemente en capítulo 5 de Procesos gaussianos para el aprendizaje automático .
En particular:
Obsérvese que el equilibrio entre el ajuste de los datos y la complejidad del modelo es automático; no hay necesidad de establecer un parámetro externo para fijar la compensación.
Para una explicación matemática de cómo puede consultar el apartado "interpretación" (en la subsección 5.4.1) de la página 113 del mismo capítulo, aunque probablemente todo el capítulo 5 sea una lectura útil.
A muy En resumen, la función de verosimilitud contiene dos términos: uno que fomenta "un buen ajuste a los datos" (Rasmussen y Williams lo denominan "ajuste a los datos") y otro que penaliza la complejidad (la "penalización por complejidad").
