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本文搬运于个人博客，欢迎点击 这里查看原博文。 高斯过程 Gaussian Processes 是概率论和数理统计中随机过程的一种，是多元高斯分布的扩展，被应用于机器学习、信号处理等领域。本文对高斯过程进行公式推导、原理… 高斯过程 将有限维高斯分布推广到了无限维，它是关于函数的分布。 Bayesian probabilistic approaches have many virtues, including their ability to incorporate prior knowledge and their ability to link related sources of information. 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。

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本文深入介绍了高斯过程的概念，从一维高斯分布到多维高斯分布，再到高斯过程的定义和性质。 通过实例解释了高斯过程如何从一维扩展到无限维，展示了其在函数分布中的应用。 与其他 算法 相比，高斯过程不那么流行，但是如果你只有少量的数据，那么可以首先高斯过程。 在这篇文章中，我将详细介绍高斯过程。 而高斯过程则更进一步，他是一个定义在连续域上的无限多个高斯随机变量所组成的随机过程，换句话说，高斯过程是一个无限维的高斯分布。

高斯過程被認為是一種 機器學習 算法，是以 惰性學習 方式，利用點與點之間同質性的度量作為 核函數，以從輸入的訓練數據預測未知點的值。

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 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。 这篇文章主要是教会你如何快速了解高斯过程进行回归预测的，并没有太多的公式推导，只有简单的相关的概念的介绍，如果您要自己掌握并使用高斯过程进行一个简单的预测，当然还需要进行一些基础知识的学习，我会在文章最后推荐一些博主有关高斯过程. 先看看wiki上的定义： 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。