In probability theory and statistics, a Gaussian process is a stochastic process (a collection of random variables indexed by time or space), such that every finite collection of those random variables has a multivariate normal distribution.

本文对高斯过程进行公式推导、原理阐述、可视化以及代码实现，介绍了以高斯过程为基础的 高斯过程回归 Gaussian Process Regression 基本原理、超参优化、高维输入等问题。

In Section 1, we provide a brief review of multivariate Gaussian distributions and their properties. In Section 2, we briefly review Bayesian methods in the context of probabilistic linear regression. The central ideas under-lying Gaussian processes are presented in Section 3, and we derive the full Gaussian process regression model in Section 4.

高斯过程（Gaussian Process, GP）是概率论和数理统计中随机过程（stochastic process）的一种，是一系列服从正态分布的随机变量（random variable）在一指数集（index set）内的组合。

在概率论和统计学中，高斯过程（英語： Gaussian process ）是观测值出现在一个连续域（例如时间或空间）的随机过程。 在高斯过程中，连续输入空间中每个点都是与一个 正态分布 的 随机变量 相关联。

2018年8月18日 · 高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）是一种非参数机器学习方法，它利用概率模型来估计数据的潜在函数关系。 在 高斯过程 回归中，我们假设输入数据点是来自一个 高斯过程 的采样，这个过程定义了一个概率...

高斯过程（Gaussian Process, GP）是一种非参数概率模型，广泛应用于机器学习中的回归和分类任务。 ...通过深入理解 高斯过程 的 原理 并熟练运用GPML，我们可以解决许多复杂的 机器学习 问题，并获得可靠的预测结果。

在 概率论 和 统计学 中， 高斯过程 （英语： Gaussian process）是 观测值 出现在一个连续域（例如时间或空间）的统计模型。 在高斯过程中，连续输入空间中每个点都是与一个 正态分布 的 随机变量 相关联。 此外，这些随机变量的每个有限集合都有一个 多元正态分布。 高斯过程的分布是所有那些（无限多个）随机变量的联合分布，正因如此，它是连续域（例如时间或空间）的分布。 关键词：连续域，正态分布，多元正态分布。 什么是高斯过程？ 简单的说，就是一系列关 …

高斯过程（Gaussian Process, GP）是 随机过程 之一，是一系列符合 正态分布 的随机变量在一指数集（index set）内的集合. 我认为该解释中的“指数”可以理解为“维度“，按照机器学习的角度，各个指数上的随机变量可以对应地理解为各个维度上的特征。

2024年10月4日 · 高斯过程（Gaussian Processes，GPs）是机器学习中一种基于贝叶斯推理的概率回归和分类模型。 它的核心思想是将数据视为高斯分布的样本，通过最大化后验概率来学习数据分布，从而预测未知数据点的值。 GPs起源于统计物理学和核方法，近年来在机器学习领域得到了广泛应用。 其强大的泛化能力和对数据分布的建模能力使其在回归、分类、 时间序列预测 等领域表现出色。 目前，高斯过程已经发展成为一个成熟的领域，有许多优秀的开源库和框架， …