机器学习理论基础学习18---高斯过程回归(GPR)

最新推荐文章于 2025-11-18 15:54:05 发布
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#人工智能 #r语言 #数据结构与算法

本文介绍了高斯过程回归的基础知识，包括高斯过程的定义、用途，特别是其在非线性预测中的应用。通过weight-space、weighted-space和function-space三个角度解析高斯过程回归的使用。讨论了核函数的选择，如高斯核函数和Matern核，并指出高斯过程在处理噪声时的方法。文章适合对统计建模感兴趣的读者。

一、高斯(分布)过程(随机过程)是什么？

一维高斯分布 多维高斯分布 无限维高斯分布
  高斯网络 高斯过程

简单的说，就是一系列关于连续域（时间或空间）的随机变量的联合，而且针对每一个时间或是空间点上的随机变量都是服从高斯分布的。

 

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适合人群：具备一定数学和编程基础，对机器学习、数据挖掘、回归预测等领域感兴趣的科研人员、工程师和学生。; 使用场景及目标：①解决传统高斯过程回归在多变量回归任务中计算复杂度过高的问题；②通过优化超参数，...
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