網上講高斯過程回歸的文章很少，且往往從高斯過程講起，我比較不以為然：高斯過程回歸（GPR）， 終究是個離散的事情，用連續的高斯過程( GP) 來闡述，簡直是殺雞用牛刀。所以我們這次直接從離散的問題搞起，然后把高斯過程逆推出來。 　　這篇博客有兩個彩蛋，一個是揭示了高斯過程回歸和Ridge回歸 ...

高斯過程是一種非參數模型估計方法。不像最小二乘，需要知道模型的參數，如：y=ax+b，我們就需要知道a和b來對模型進行估計。 高斯過程要設置一個核函數，來給不同觀測值確定關系。這里我們需要設置核函數的超參數，比如下面的alpha和beta。 下面是幾種常見的計算不同觀測關系的核函數： 設置好 ...

在概率論和數理統計中，高斯過程（英語：Gaussian process）是觀測值出現在一個連續域（例如時間或空間）的統計模型。是隨機過程（stochastic process）的一種，是一系列服從正態分布的隨機變量（random variable）在一指數集（index set）內的組合。 高斯 ...

　　前言： 　　高斯過程回歸(GPR)和貝葉斯線性回歸類似，區別在於高斯過程回歸中用核函數代替了貝葉斯線性回歸中的基函數（其實也是核函數，線性核）。采用核函數可以定義高斯過程回歸是一個比貝葉斯線性回歸更通用的模型，應用非常廣泛。本文參考的資料為視頻http ...

高斯過程定義 　　定義：若對於任意時刻ti(i=1,2,...,n)，隨機過程的任意n維隨機變量Xi=X(ti)(i=1,2,...,n)服從高斯分布，則稱X(t)為高斯隨機過程或正太過程。 高斯過程的特性 高斯隨機過程完全由它的均值和協方差函數決定。 高斯隨機過程 ...

=cp-400000000398149&utm_medium=share 高斯過程（gauss ...

隨機過程基本概念： 隨機過程是一個比隨機變量更廣泛的概念。在概率論中，通常研究一個或多個這樣有限個數的隨機變量，即使在大數定律和中心極限定理中考慮了無窮多個隨機變量，但也要假設隨機變量之間互相獨立。而隨機過程主要是研究無窮多個互相不獨立的、有一定相關關系的隨機變量。隨機過程就是許多隨機變量的集合 ...

主講人 網絡上的尼采 （新浪微博:@Nietzsche_復雜網絡機器學習） 網絡上的尼采(813394698) 9:16:05 今天的主要內容：Kernel的基本知識，高斯過程。邊思考邊打字，有點慢，各位稍安勿躁。 機器學習里面對待訓練數據有的是訓練完得到參數后就可以拋棄了，比如神 ...