网站介绍：文章浏览阅读2w次，点赞6次，收藏28次。概述高斯过程是基于统计学习理论和贝叶斯理论发展起来的一种机器学习方法，适于处理高维度、小样本和非线性等复杂回归问题，且泛化能力强，与神经网络、支持向量机相比，GP具有容易实现、超参数自适应获取、非参数推断灵活以及输出具有概率意义等优点。 在统计学和机器学习两个领域中，一些基本理论和算法是共享通用的，但统计学的一个基本关注点在于对数据和模型关系之间的理解，而机器学习的目标主要是用于更准确的预测和对学_高斯过程是统计学
- 链接地址：https://blog.csdn.net/JasonDing1354/article/details/49818575
- 链接标题：【机器学习技术】高斯过程初探_高斯过程是统计学-CSDN博客
- 所属网站：blog.csdn.net
- 被收藏次数：6128
- 网站标签：高斯过程是统计学
