एक बेयसियन समिति मशीन

बेयसियन समिति मशीन (BCM) विभिन्न डेटा सेट पर प्रशिक्षित अनुमापक को संयोजित करने के लिए एक नई विधि है। हालांकि BCM का उपयोग किसी भी प्रकार के अनुमापक के संयोजन के लिए किया जा सकता है, मुख्य ध्यान गॉसियन प्रक्रिया रिग्रेशन और संबंधित प्रणालियों जैसे कि नियमितकरण नेटवर्क और स्मूथिंग स्प्लाइन पर है, जिनमें स्वतंत्रता के डिग्री प्रशिक्षण डेटा की संख्या के साथ बढ़ते हैं। कुछ हद तक आश्चर्यजनक रूप से, हमें पता चलता है कि यदि कई परीक्षण बिंदुओं को एक साथ पूछा जाता है तो BCM का प्रदर्शन बेहतर होता है और यदि परीक्षण बिंदुओं की संख्या कम से कम अनुमापक के स्वतंत्रता के डिग्री के बराबर है तो यह इष्टतम है। BCM ऑन-लाइन लर्निंग के लिए एक नई समाधान भी प्रदान करता है जिसमें डेटा माइनिंग के संभावित अनुप्रयोग हैं। हम BCM को निश्चित आधार फ़ंक्शंस वाली प्रणालियों पर लागू करते हैं और गॉसियन प्रक्रिया रिग्रेशन से इसका संबंध चर्चा करते हैं। अंत में, हम दिखाते हैं कि BCM के पीछे के विचारों को गैर-बेयसियन सेटिंग में कैसे लागू किया जा सकता है ताकि अनुमापकों के इनपुट-निर्भर संयोजन का विस्तार किया जा सके।