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详解高斯过程回归和核贝叶斯线性回归

详解高斯过程回归

  • 高斯过程回归
  • 核贝叶斯线性回归
  • 函数空间的观点

高斯过程回归

将一维高斯分布推广到多变量中就得到了高斯网络，将多变量推广到无限维，就得到了高斯过程，高斯过程是定义在连续域（时间空间）上的无限多个高维随机变量所组成的随机过程。

在时间轴上的任意一个点都满足高斯分布吗，将这些点的集合叫做高斯过程的一个样本。

对于时间轴上的序列 ξ t \xi_t ξ

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