高斯过程回归 | Matlab实现高斯过程回归预测（Gaussian Process Regression）

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文章概述

高斯过程回归 | Matlab实现高斯过程回归多输入单输出预测（Gaussian Process Regression）

研究内容

高斯过程回归（Gaussian Process Regression）是一种基于概率的非参数回归方法，用于建模输入变量和目标变量之间的潜在关系。它基于高斯过程（Gaussian Process）的概念，可以用来预测新的未观测数据点的目标值，并提供预测的不确定性估计。
以下是高斯过程回归算法的基本步骤：
1.定义高斯过程：假设我们有一组输入样本点X和对应的目标值y。高斯过程是一个由无穷多个随机变量组成的集合，其中每个随机变量表示对应输入样本点的目标值。高斯过程可以用均值函数和协方差函数来完全描述。
2.选择均值函数：在高斯过程回归中，常见的均值函数选择是常数函数，即每个样本点的预测值都是一个常数。
3.选择协方差函数：协方差函数定义了样本点之间的相关