高斯过程是一种非参数化的学习方法

资 源 简 介

高斯过程是一种非参数化的学习方法

详 情 说 明

高斯过程是机器学习中一种强大的非参数化学习方法，它不依赖于固定的模型参数，而是通过概率分布直接对函数进行建模。这种方法在回归和分类任务中都有广泛的应用。

在回归问题中，高斯过程能够提供预测值及其不确定性，这对于许多实际应用（如贝叶斯优化）非常有用。而在分类任务中，高斯过程可以通过引入适当的似然函数（如逻辑函数或probit函数），将连续的输出转换为概率形式的类别预测。

高斯过程的优势在于其灵活性，它能够自动适应数据的复杂性，而无需手动设计特征或选择模型结构。此外，高斯过程还能提供预测的不确定性估计，这在许多实际应用中至关重要，如医疗诊断或金融风险评估。

虽然高斯过程在计算复杂度上较高（尤其是面对大规模数据时），但近年来通过稀疏近似和分布式计算等技术的引入，其应用范围正在不断扩大。这使得高斯过程成为现代机器学习工具箱中不可或缺的一部分，特别适合那些需要可靠不确定性估计的中小规模数据集问题。