探索高斯过程及其衍生模型的Python实现

探索高斯过程及其衍生模型的Python实现

高斯过程是机器学习中常用的一种回归方法，其具有可解释性强、易于调整超参数等特点。近年来，随着深度学习的兴起，高斯过程在某些领域的地位被逐渐取代，但其仍然被广泛应用于小样本、数据噪声大等场景。

以下是一个简单的Python实现，用于对高斯过程及其衍生模型进行探究。

首先，我们需要引入必要的库，这里使用Numpy、Scipy、Matplotlib和Scikit-learn等常见的科学计算库。

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
from scipy.linalg import cho_solve, cho_factor
import</