高斯过程

高斯过程回归（Gaussian Process Regression，简称GPR）是一种强大的非参数回归方法，在机器学习、统计学和信号处理等领域中广泛应用。它通过对数据点之间的关系进行建模来预测新数据点的值，并且可以估计预测的不确定性。这使得GPR成为一种重要的建模工具svm 风速预测代码，特别是在具有噪声和非线性关系的数据上。GPR的核心思想是利用高斯过程（Gaussian Process）对数据集中的函数进行建模。高斯过程是一种概率分布，可以用于对函数进行建模。通过高斯过...