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文件名称：信号检测与估计：贝叶斯估计_（20）.高斯过程回归.docx
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更新时间：2025-12-05
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文档摘要
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高斯过程回归
高斯过程回归（GaussianProcessRegression,GPR）是一种基于贝叶斯框架的非参数回归方法，广泛应用于信号处理、机器学习和数据分析等领域。与传统的参数化回归方法不同，高斯过程回归假设函数值在一个高斯过程中，通过先验分布和似然函数来推断后验分布，从而进行回归预测。本节将详细介绍高斯过程回归的原理和应用，并通过具体的例子进行说明。
高斯过程回归的基本概念
高斯过程
高斯过程（GaussianProcess,GP）是一种定义在函数空间上的概率分布。假设有一组输入点X={x1,
f
其中，m是均值向量，K是协方差矩阵