详解高斯过程回归和核贝叶斯线性回归

最新推荐文章于 2025-07-28 16:29:17 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xj4math/article/details/112095233
本文详细介绍了高斯过程回归，从高斯过程的概念出发，探讨了函数空间的观点和权空间的视角，特别是如何通过核技巧解决非线性问题。核贝叶斯线性回归通过变换到高维空间，利用核函数来表示函数关系，并给出了解决方程的推导。最后，对比权重空间，函数空间的观点提供了更直观的预测模型求解方式。

详解高斯过程回归

高斯过程回归

将一维高斯分布推广到多变量中就得到了高斯网络，将多变量推广到无限维，就得到了高斯过程，高斯过程是定义在连续域（时间空间）上的无限多个高维随机变量所组成的随机过程。

在时间轴上的任意一个点都满足高斯分布吗，将这些点的集合叫做高斯过程的一个样本。

对于时间轴上的序列 ξ t \xi_t ξ

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