【機器學習技術】高斯過程初探

【機器學習技術】高斯過程初探   JasonDing  關注 2015.11.13 15:21*  字數 2126  閱讀 5064 評論 0 喜歡 8 概述 高斯過程是基於統計學習理論和貝葉斯理論發展起來的一種機器學習方法，適於處理高維度、小樣本和非線性等複雜迴歸問題，且泛化能力強，與神經網絡、支持向量機相比，GP具有容易實現、超參數自適應獲取、非參數推斷靈活以及輸出具有概率意義等優點。 在統計

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