高斯进程已经存在了一段时间，但它只是在过去5-10年，有一个大的复苏，其兴趣。部分原因是求解的计算复杂：由于他们的模型需要矩阵反转，复杂性是 O，很难更快地获得。高斯过程最酷的特征之一是它们非常非常相似的神经网络。中央极限定理可以统一明显复杂的现象，在这
对于高维空间中的一般似然和先验函数，很难用贝叶斯定理进行推断。但是，如果使用已知的分布函数对它们建模是可行的，我们可以设法通过分析轻松地解决它们。考虑一个分类问题，将对象分组为苹果或橙子。对于100×100的图像，x将包含100×100×3的特征。这是多元
神经网络目前是最强大的函数近似器，而高斯过程是另一种非常强大的近似方法。DeepMind 刚刚提出了两篇结合高斯过程与神经网络的研究，这种模型能获得神经网络训练上的高效性，与高斯过程在推断时的灵活性。DeepMind 分别称这两种模型为神经过程与条件神经过
高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。我们回顾了高斯过程拟合数据所需的数学和代码，最后得出一
高斯过程是一种强大的回归和分类算法。它最大的优势是能够对自身的不确定性做出可靠的估计。本文目标是让您直观地了解什么是高斯过程。机器学习如何应对不确定性贝叶斯推理高斯过程什么是机器学习？机器学习使用我们拥有的数据来学习我们可以用来预测我们尚未拥有的数据的函数
高斯过程可能不是当前机器学习最火的研究方向，但仍然在很多前沿的研究中被使用到——例如，最近在AlphaGo Zero中自动调整MCTS超参数就使用了它。在建模能力和进行不确定性估计方面，它们具有非常高的易用性。然而，高斯过程很难掌握，尤其是当你习惯了深度学
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