MATLAB高斯过程机器学习工具箱 v3.1 发布

资 源 简 介

本项目是基于高斯过程算法的高效机器学习工具箱，全面支持回归预测与分类任务。与教材完全配套，提供建模、预测及分析功能，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

本项目是一个完整的高斯过程（Gaussian Process, GP）机器学习算法实现工具箱，与《基于高斯过程的机器学习》教材完全配套。工具箱专注于回归预测和分类任务，提供了一套高效、可靠的高斯过程建模、训练、预测与可视化分析工具。

功能特性

• 回归预测：基于高斯过程的回归模型，支持多种协方差函数（核函数）
• 分类任务：实现高斯过程分类器，涵盖二分类及多分类问题
• 参数优化：提供模型超参数自动调节与优化算法
• 不确定性量化：完整的预测不确定性评估与置信区间计算
• 性能评估：全面的模型验证与性能指标计算
• 可视化分析：直观的预测结果图形展示与模型分析

使用方法

输入数据格式

• 训练数据：特征矩阵（N×D维）和对应标签向量（N×1维）

- 回归问题：连续数值标签 - 分类问题：离散类别标签

• 测试数据：待预测特征矩阵（M×D维）
• 可选参数：协方差函数类型、超参数初值、优化算法等配置选项

输出结果

• 预测结果：

- 回归：预测值向量及预测方差（M×1维） - 分类：类别概率分布（M×K维）及分类标签

• 训练模型：优化后的超参数、协方差函数参数等完整模型信息
• 性能评估：均方误差（回归）/准确率（分类）等评价指标
• 可视化输出：预测曲线（回归）或分类边界（分类）图形

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 推荐内存：4GB 以上
• 所需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集成了工具箱的核心功能模块，包括高斯过程回归与分类模型的初始化、训练数据预处理、协方差函数配置、模型参数优化、预测计算、结果评估以及图形化展示等完整工作流程。该文件为用户提供统一的接口，实现从数据输入到结果输出的全过程自动化处理。