MATLAB高斯过程机器学习工具箱 v3.1 发布

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现了高斯过程在回归与分类任务中的完整应用，支持多种核函数选择、模型训练、预测及超参数优化，提供概率预测输出，适用于科研与工程应用。

详 情 说 明

基于高斯过程的机器学习工具箱 v3.1

项目介绍

本项目是基于高斯过程理论的机器学习算法工具箱，实现了高斯过程在回归与分类任务中的完整应用框架。工具箱严格遵循《基于高斯过程的机器学习》教材中的理论体系，提供了从模型构建、超参数优化到概率预测的全套解决方案，特别适合需要不确定性量化的机器学习应用场景。

功能特性

• 完整的回归算法：实现高斯过程回归模型，支持后验预测分布计算，输出预测均值、方差和置信区间
• 先进的分类算法：支持二元和多元分类任务，提供拉普拉斯近似和期望传播两种推断方法
• 灵活的核函数系统：内置径向基函数（RBF）、Matern核、线性核等多种核函数，支持自定义核函数组合
• 自动化超参数优化：基于边际似然最大化原理，自动学习核函数超参数和噪声参数
• 概率预测输出：所有预测结果均提供完整的概率分布信息，便于不确定性分析和决策支持

使用方法

数据输入格式

• 训练数据：数值型特征矩阵（n×d维）和对应的目标值向量

- 回归问题：连续值目标向量（n×1维） - 分类问题：离散标签向量（n×1维）

• 测试数据：数值型特征矩阵（m×d维）
• 可选参数：核函数类型、超参数初始值、优化算法配置

输出结果

• 回归任务：

- 预测均值向量（m×1维） - 预测方差矩阵（m×m维） - 置信区间估计

• 分类任务：

- 类别概率预测矩阵（m×k维，k为类别数） - 最大后验概率类别标签 - 不确定性量化指标

• 模型信息：优化后的超参数值、核函数参数、模型拟合度指标

基本使用示例

% 加载数据 load('regression_data.mat');

% 配置高斯过程模型 gp_model = gp_initialize('kernel', 'RBF', 'likelihood', 'gaussian');

% 训练模型 trained_model = gp_train(gp_model, X_train, y_train);

% 进行预测 [pred_mean, pred_var] = gp_predict(trained_model, X_test);

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 优化工具箱（用于超参数优化）
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于大规模数据集）

文件说明

main.m文件作为工具箱的主入口点，集成了高斯过程建模的核心流程控制功能。该文件实现了模型初始化配置、训练数据预处理、超参数优化算法的调度执行、回归与分类任务的统一接口管理，以及预测结果的后处理与可视化输出。通过该文件用户可以快速完成从数据加载到结果分析的全流程操作，同时支持批量处理和多任务并行计算需求。