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高斯过程回归中核函数选择与超参数边际似然优化

2026-07-12 08:51:13

高斯过程回归中核函数选择与超参数边际似然优化高斯过程回归 Gaussian Process Regression, GPR 的核心，在于通过一个核函数（也称为协方差函数）来定义数据点之间的相似性。核函数的选择直接决定了模型的预测能力和泛化性能。而核函数中的超参数，则需要通过优化算法来学习。本指南将

高斯过程回归核函数选择超参数优化

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