J'apprends le processus gaussien et n'ai entendu que des morceaux. J'apprécierais vraiment les commentaires et les réponses.
Pour tout ensemble de données, est-il vrai qu'une approximation de la fonction du processus gaussien donnerait une erreur d'ajustement nulle ou négligeable aux points de données? Dans un autre endroit, j'ai également entendu dire que le processus gaussien est particulièrement bon pour les données bruyantes. Cela semble être en conflit avec la faible erreur d'ajustement pour toutes les données observées?
De plus, plus loin des points de données, il semble y avoir plus d'incertitude (covariance plus importante). Si oui, se comporte-t-il comme des modèles locaux (RBF, etc.)?
Enfin, existe-t-il une propriété d'approximation universelle?
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