推導和實現：全面解析高斯過程中的函數最優化（附代碼&公式）

來源：機器之心 本文共6262字，建議閱讀8分鐘。 本文從理論推導和實現詳細地介紹了高斯過程，並提供了用它來近似求未知函數最優解的方法。 高斯過程可以被認爲是一種機器學習算法，它利用點與點之間同質性的度量作爲核函數，以從輸入的訓練數據預測未知點的值。本文從理論推導和實現詳細地介紹了高斯過程，並在後面提供了用它來近似求未知函數最優解的方法。 我們回顧了高斯過程（GP）擬合數據所需的數學和代碼，最後得

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