高斯过程分类 Python
高斯过程(Gaussian Process)是一种常用的机器学习方法,可用于回归和分类问题。它基于贝叶斯推断和高斯分布的理论,能够提供对不确定性的建模,并在小样本情况下具有良好的泛化能力。在本文中,我们将介绍如何使用 Python 实现高斯过程分类,并提供相应的源代码。
首先,我们需要导入一些必要的 Python 库,包括 numpy
、scipy
和 sklearn
:
import numpy as np
from scipy.stats import multivariate_normal
from sklearn.datasets import make_classification
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