高斯过程回归是基于贝叶斯理论和统计学习理论发展起来的一种全新机器学习方法, 适于处理高维数、小
样本和非线性等复杂回归问题. 在阐述该方法原理的基础上, 分析了其存在的计算量大、噪声必须服从高斯分布等
问题, 给出了改进方法. 与神经网络和支持向量机相比, 该方法具有容易实现、超参数自适应获取以及输出具有概率
意义等优点, 方便与预测控制、自适应控制、贝叶斯滤波等相结合. 最后总结了其应用情况并展望了未来发展方向.

均布荷载作用下的矩形截面简支梁挠度近似计算公式的误差分析，李甲，张琳玲，均布荷载作用下矩形截面简支梁的挠度计算，实际工程中多采用近似公式，而不是理论公式。通过实际算例，分析了近似公式与理论公式

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Christofides算法 因子为 1.5 的欧拉游走近似方法 图上的欧拉游走是将图的每条边都包含一次的游走。 我们的下一个算法取决于图论中的以下基本定理：连通图 G 的每个顶点都有偶数度，当当 G 有欧拉游走。 顺便说一句，很容易看出欧拉游走只有在图的所有节点都具有偶数度的情况下才能存在：每次游走通过一个节点时，它必须使用两条边（一条进入节点，一条离开）。 在步行中没有边被遍历两次，所以如果一个节点被访问了 c 次，它必须有度 2c，一个偶数。 ##使用欧拉游走定理，我们可以得到一个因子 1.5 的近似值。 这种方法称为 Christofides 算法： 求给定图 G 的 MST。 识别 MST 中的所有奇度节点 图论中的另一个基本定理说，图中奇数节点的数量是偶数。 很容易理解为什么会这样：图中所有节点的度数之和是图中边数的两倍，因为每条边都将其连接的两个节点的度数都增加了 1

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这是一个小函数，用于计算定向边界框的 8 个角到给定的 3D 数据点集。 它使用凸包上点的奇异值分解来提取边界框的轴。 目前该功能没有任何错误控制。