文章目录1.背景介绍1.1 思维导图1.2 详解Gaussian-Process2.权重空间角度2.1 回顾贝叶斯回归2.2 核技巧引出2.3 核技巧分析2.4 小结3.权重空间到函数空间3.1 高斯过程定义3.2 回顾权重空间贝叶斯角度3.3 小结4.函数空间角度4.1 背景4.2 已知联合概率求解条件概率4.3 小结 1.背景介绍高斯过程英文名为Gaussian-Process,这里得高斯指
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2023-10-08 15:03:37
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Sklearn官方文档中文整理5——高斯过程篇1. 监督学习1.7. 高斯过程1.7.1. 高斯过程回归（GPR）【gaussian_process.GaussianProcessRegressor】1.7.2. GPR 示例1.7.2.1. 具有噪声级的 GPR 估计1.7.2.2. GPR 和内核岭回归（Kernel Ridge Regression）的比较1.7.2.3. Mauna Lo
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2023-11-06 18:29:51
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# 使用 Python 实现高斯过程回归
高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）是一种有效的非参数贝叶斯回归方法，它可以用来建模复杂的关系。在这篇文章中，我们将逐步学习如何在Python中实现高斯过程回归，并且逐步解释每一部分的代码。
## 整体流程
首先，我们来概览一下实现高斯过程回归的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-12 03:56:21
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高斯过程回归是一种强大的机器学习技术，广泛用于回归问题。它的灵活性和优雅之处在于其不假设输出与输入之间有特定的函数关系，而是通过统计方法建模，因此具有很好的应用前景。在这篇博文中，我们将详细探讨如何使用 Python 实现高斯过程回归的代码，并讨论各版本之间的差异、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展等内容。
## 版本对比
首先，我们得看看不同版本之间的特性差异。以下是高斯过程
1.7. 高斯过程高斯过程 (GP) 是一种常用的监督学习方法，旨在解决*回归问题*和*概率分类问题*。高斯过程模型的优点如下：预测内插了观察结果（至少对于正则核）。预测结果是概率形式的（高斯形式的）。这样的话，人们可以计算得到经验置信区间并且据此来判断是否需要修改（在线拟合，自适应）在一些区域的预测值。通用性: 可以指定不同的:ref:内核(kernels)。虽然该函数提供了常用的内核，但是也可
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2023-10-09 12:59:13
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编者：小便和作者打过几次交道，一直以为是他是已“修成正果”的某某博士，便“毕恭毕敬”地去邀请他写篇牛文。细聊之后才得知小伙子原来是90后，9月份才博士入学。这篇文章对GP进行了深度科普，数学公式是有一些的，但耐心读读，都不是问题的。高斯过程是机器学习领域一个基础的方法，同时又和其他方法有千丝万缕的联系，值得大家研究一下。文中一些细节也欢迎大家和作者一起探讨。另外，推荐下小伙子的刚开的个人博客：h
1.7. 高斯过程高斯过程 (GP) 是一种常用的监督学习方法，旨在解决回归问题和概率分类问题。高斯过程模型的优点如下：预测内插了观察结果(至少对于正则核)。预测结果是概率形式的(高斯形式的)。这样的话，人们可以计算得到经验置信区间并且据此来判断是否需要修改(在线拟合，自适应)在一些区域的预测值。通用性: 可以指定不同的:ref:内核(kernels)<gp_kernels>。虽然该函
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2024-01-31 10:12:53
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注：本文介绍的高斯过程及高斯过程回归通俗易懂，网上好像还没有类似的通俗易懂的高斯过程回归的文章。虽然有少量公式，但是完全可以很快消化。最近meta learning很火，比如MAML等都是和神经网络相结合，而高斯过程在实际场景中有广泛的应用，但是高斯过程的计算复杂度很高，特别是需要多个数据点进行初始化，如果能和meta learning结合，减少初始化的数据点，对高斯过程来说是一项非常实用的技术。
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2023-12-07 13:25:16
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网上讲高斯过程回归的文章很少，且往往从高斯过程讲起，我比较不以为然：高斯过程回归（GPR）， 终究是个离散的事情，用连续的高斯过程( GP) 来阐述，简直是杀鸡用牛刀。所以我们这次直接从离散的问题搞起，然后把高斯过程逆推出来。这篇博客有两个彩蛋，一个是揭示了高斯过程回归和Ridge回归的联系，另一个是介绍了贝叶斯优化具体是怎么搞的。后者其实值得单独写一篇博客，我在这里就是做一个简单介绍好了，但没准
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2024-08-30 07:35:46
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前言 高斯过程回归的和其他回归算法的区别是：一般回归算法给定输入X，希望得到的是对应的Y值，拟合函数可以有多种多样，线性拟合、多项式拟合等等，而高斯回归是要得到函数f(x)的分布，那么是如何实现的呢？ 对于数据集 ，令 ，
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2023-08-05 17:48:56
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# Python高斯过程回归及其应用
## 什么是高斯过程回归？
高斯过程回归（Gaussian Process Regression，简称GPR）是一种非参数的机器学习方法，用于建模输入和输出之间的关系。它可以用于回归问题，通过给定一组输入数据和对应的输出数据，预测新的输入数据对应的输出。
高斯过程回归的核心思想是将输入数据视为随机变量，并假设输出数据是由一个高斯过程生成的。高斯过程可以看
原创
2023-07-15 13:23:45
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一. 高斯过程回归 1. 高斯过程到底是个什么东西？！看成是一个函数，函数的输入是x，函数的输出是高斯分布的均值和方差。 对于一些X值有对应的Y值，从X到Y存在映射关系f，即f（X）=Y，这里我们假设所有的Y是服从正态分布的！而高斯过程可以拟合出这个函数f的分布。 下图1中的两个黑点是我们已知的二维平面上的（x,y）对，我们需要通过这些点去拟合、评估、估计、猜测X与Y间真实的映射关系，通过不
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2023-12-23 08:03:32
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说说高斯过程回归机器学习&数据挖掘笔记_11（高斯过程回归） 在网上找了许久，终于找到几篇关于介绍这方面的文章，在第一篇文章的链接中，我们可以去下载一些demo不过没看明白，程序也没调通。大神们，可以在试试。 何为高斯过程回归：其实分为两个过程，高斯过程+回归。高斯过程：其实就是在函数上的正态分布。它是由多个高斯函数组成的线性集合。小知识：高斯分布其实就是正态分布，我们
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2023-08-07 15:55:57
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微信公号：Mat物语科研数据分析关注Mat物语的同学们，放假了没有啊？反正物语的单位是放假了，终于有个大假期。最近一段时间因为忙，耽误了更新文章，过节期间会尽（kan）量（xin）多（qing）写几篇。最近除了单位工作量大和家务繁忙，主要是受一位同学的委托，新建了几个方法，以后大家就可以在Mat物语的服务中有更多选择了。 1月份新建了三种回归模型，相对来说都是比较复杂的。三种方法分别是广义线性模型
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2023-12-17 13:38:39
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目前，常用的机器学习方法主要有支持向量机（support vector machine，SVM)、反向传播神经网络（backpropagation neural network，BPNN)等非概率方法以及高斯过程回归(gaussian process regression，GPR)等概率方法。而GPR作为一种非参数概率核模型[1]，不仅可以用于预测，而且可以为预测中的每个点提供置信度区间，从而将预
高斯过程回归（Gaussian Processes Regression, GPR）简介一、高斯过程简介二、高斯分布1. 一元高斯分布2. 多元高斯分布三、高斯过程回归1. 高斯过程2.高斯过程回归四、sklearn中高斯过程回归的使用1. 核函数的选择2. sklearn中高斯过程回归的使用a. 初始数据b. 高斯过程回归拟合c. 高斯过程回归后验结果分布d. 不同核函数拟合结果对比 一、高斯
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2023-09-03 22:01:54
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核心预备知识
能够区分频率学派和贝叶斯学派求解模型时的思想区别。熟悉最基础的概率运算公式（本科内容）。熟悉线性代数以及微积分的运算（本科内容）。熟悉贝叶斯公式，并能理解后验以及先验所代表的物理含义。了解核方法，核技巧的定义。熟悉多维高斯分布的运算规则。
1.基于贝叶斯线性回归推导GPR
1.1 贝叶斯线性回归的基本模型在理解GPR之前，我们先了解一个算法，叫做贝叶
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2023-11-08 23:12:48
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线性回归是数据科学中最简单也是最重要的算法。无论面试的工作领域是数据科学、数据分析、机器学习或者是量化研究，都有可能会遇到涉及线性回归的具体问题。要想熟练掌握线性回归，需要了解以下知识。注：本文仅涉及理论而非代码。 了解所做假设 本文假设读者对线性回归有一定了解，但在开始介绍之前还是要回顾下线性回归的公式和假设。假设现在有N个观察值，输出向量Y(维度为Nx1)
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2024-08-11 17:09:04
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选自Distill，作者：Jochen Görtler、Rebecca Kehlbeck、Oliver Deussen，参与：Yi Bai、张倩、王淑婷。 高斯过程可以让我们结合先验知识，对数据做出预测，最直观的应用领域是回归问题。本文作者用几个互动图生动地讲解了高斯过程的相关知识，可以让读者直观地了解高斯过程的工作原理以及如何使其适配不同类型的数据。引言即使读过一些机器学习相关的书，你也未必听
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2024-03-18 15:29:05
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0摘要高斯过程是贝叶斯学习的主要方法之一。 尽管该方法已经成功地应用于许多问题，但它有一些基本的局限性。 文献中的多种方法已经解决了这些限制。 但是，到目前为止，还没有对这些主题进行全面的调查。 大多数现有调查只关注高斯过程的一种特定变体及其衍生物。 本调查详细介绍了使用高斯过程的核心动机、其数学公式、局限性和多年来为解决上述局限性而出现的研究主题。 此外，一个特定的研究领域是深度高斯过程 (DG
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2024-07-19 15:37:13
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