Gaussian Processes for Machine Learning

资 源 简 介

Gaussian Processes for Machine Learning

详 情 说 明

高斯过程是一种强大的非参数化方法，广泛应用于机器学习中的回归和概率预测问题。它本质上定义了函数的先验分布，通过观测数据更新后验分布，具有天然的贝叶斯特性。

其核心思想是：任意有限个函数值的集合都服从联合高斯分布。这使得高斯过程可以用均值函数和协方差函数（核函数）完全描述。常用的核函数包括径向基函数（RBF）、周期核等，它们决定了函数的平滑性和周期性等特性。

在实践中，高斯过程特别适合小样本学习和不确定性量化。它不仅给出预测值，还能提供预测的置信区间。这种特性使其在贝叶斯优化、机器人控制和科学实验设计等领域表现突出。不过需要注意的是，其计算复杂度随数据量立方增长，这对大数据应用提出了挑战。