MATLAB高斯过程机器学习工具箱 v3.1

资 源 简 介

本项目基于《基于高斯过程的机器学习》实现，提供完整的高斯过程回归与分类算法。支持多种协方差函数，集成参数优化和模型训练模块，适用于高维数据处理和机器学习任务。

详 情 说 明

项目名称：基于高斯过程回归与分类算法的机器学习系统 v3.1

项目介绍

本项目是《基于高斯过程的机器学习》一书相关算法的完整实现，核心功能为高斯过程回归与分类。系统提供了从模型定义、超参数优化到概率预测的全流程解决方案，并通过多种协方差函数适应不同的数据特性。v3.1版本重点提升了大规模数据集的处理效率，使其更适合实际工业应用场景。

功能特性

• 核心算法：完整实现了高斯过程回归与高斯过程分类算法。
• 灵活的协方差函数：支持包括平方指数、Matern等多种核函数，用户可根据数据特征进行选择。
• 超参数优化：内置超参数学习模块，可基于最大似然估计进行自动化参数优化。
• 概率预测输出：

- 回归任务：输出预测均值、方差及置信区间。 - 分类任务：输出类别预测概率与最大后验概率分类标签。

• 性能优化：v3.1版本针对大规模数据集进行了算法优化，显著提升了计算效率。
• 可视化支持：可生成回归任务的预测置信区间图与分类任务的决策边界图。

使用方法

1. 准备数据：提供训练集（特征矩阵与标签向量）和测试集（特征矩阵）。
2. 配置模型：选择协方差函数类型，并设定超参数的初始值及优化选项。
3. 训练模型：系统将自动进行超参数优化并完成模型训练。
4. 执行预测：对测试数据进行预测，获得概率性结果。
5. 分析结果：获取预测值、模型参数，并可进行可视化分析。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存: 建议 4GB 以上，处理大规模数据集时需更大内存

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能模块。它负责协调整个机器学习流程，包括：初始化系统参数与协方差函数；执行模型训练，在此过程中完成超参数的学习与优化；对新的测试数据进行回归或分类预测；最后，输出预测结果、优化后的模型参数，并提供基础的可视化功能以供分析。