GP-EnKF 利用集合卡尔曼滤波器估计，在线数据的归纳点实现高斯过程回归。 在线高斯过程回归和学习的集成卡尔曼滤波代码（Fusion 2018）。

高斯过程模型的自动变分推断。 论文“高斯过程模型的自动变分推论”的代码。 如果您使用任何代码，请引用： Nguyen，电视和Bonilla，EV，高斯过程模型的自动变分推理，在NIPS 2014中。 请参见src / demoFull.m和src / demoMixture.m ，以获取有关如何使用代码分别对具有完整高斯分布和高斯分布混合的回归模型进行推理的示例。 该代码还包括其他模型的实现：二进制分类，多分类，扭曲的高斯过程和对数高斯考克斯过程。 有关详细信息，请参见src / likelihood目录。 这些模型的预测也可以在src / prediction中实现。 要尝试新模型，只需在签名后实现一个新的似然函数： logllh = newFunction(y,f,hyp) 在哪里 y : N x P vector of observations (each colu

这是高斯过程回归的代码，没用到gmpl工具箱的那种，希望能对大家有用！这是高斯过程回归的代码，没用到gmpl工具箱的那种，希望能对大家有用！

DNNGP 中Python的深度神经网络高斯过程的实现 包含一个演示MNIST培训和评估的Jupyter笔记本。 还添加了“近似”功能，可使用近似线性化内核。 关于此的更多细节将在以后 目前尚未针对速度进行优化，但更多用于实验。 也计划在Pytorch中实施

高斯过程回归的直观教程 ，女王大学的，加拿大金斯敦 笔记本可以在以下位置执行 笔记本的： @misc{wang2020intuitive, title={An Intuitive Tutorial to Gaussian Processes Regression}, author={Jie Wang}, year={2020}, eprint={2009.10862}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={stat.ML} } 本教程的读者是想使用GP但又不适应GP的人。 在阅读完教科书《高斯机器学习过程》 [ ]的前两章后，我发生了这种情况。 由于难以理解该理论，因此GP的使用与使用它之间存在差距。 当我在线阅读教科书和观看教程视频时，我可以毫无困难地跟随大多数人。 内容对我来说很有意义。 但是，即

该脚本是一个包含随机预测算法“GAUSSIAN PROCESS REGRESSION”的函数。 它还包含一些协方差函数： - 1: 母 3/2 - 2: 母 5/2 - 3：神经网络- 4：定期- 5：平方指数。 - 6: Matern + 平方指数- 7: Matern 3/2 + 神经网络高斯过程回归先验知识是 U、观测值 F、协方差（数字）COV、评估变量 X、所选协方差函数 O_cov 的超参数和噪声因子 Oy。

高斯过程库 该库提供了高斯过程回归的C ++实现，如Carl Edward Rasmussen和Christopher KI Williams所著的所述。 该软件的设计目标是通过使用围绕低级LAPACK代码的高效包装器来提供具有快速性能的简单界面。 依存关系 是具有LAPACK集成的C ++线性代数库。 提供了一些用于执行超参数估计的非线性优化例程。 建造 标准的cmake版本 $ mkdir build && cd build $ cmake .. $ make 基本用法 src / test.cc中给出了一个示例 #include #include "GP.h" using namespace std; int main(int argc, char **argv) { Col kernel_param = "1.0 4.0";

提出一种计及历史气象数据的短期风速预测方法。首先将历史风速数据和历史气象数据作为风速预测的原始输入，采用混合特征选择（HFS）方法对输入向量进行删选，选取与预测风速强相关的变量，生成预测模型的输入特征集；然后运用异方差高斯过程回归（HGP）模型进行建模，该模型能体现风速的随机性。根据某实测风速数据进行提前1 h风速预测，结果表明所提方法能提高风速预测精度。

matlab平均数标准差代码多输出高斯过程-MATLAB software MATLAB中的多个输出高斯过程，包括潜在力模型。 本页介绍了如何使用多输出高斯过程软件（MULTIGP）的示例。 该软件取决于。 旧版本号 包含技术报告代码的更新。 版本0.11 更新以允许使用变化函数输出以使用潜在功能 那是白噪声过程。 版本0.1 这是多输出高斯过程工具箱的第一个版本。 它显示了用于完整协方差模型的玩具示例，以及在针对多输出回归的稀疏卷积高斯过程中提出的两个近似值 例子 使用高斯核和高斯协方差函数的多输出高斯过程 此示例说明了如何使用通过卷积过程方法构造的高斯过程对四个输出进行多元回归。 请注意，输出一和输出四在一定范围内缺少数据。 >> demGpToy1 演示的四个输出中的“左第一”输出。 右四输出为相同的示例。 使用PITC逼近和FITC逼近（固定归纳点）的多输出高斯过程 在本文中，提出了两种利用模型中条件独立性的近似方法。 由于它们与一种输出情况下的PITC和FITC近似值相似，因此以相似的方式命名这些多输出近似值。 对于PITC运行 >> demSpmgpGgToy1 对于FIT

高斯过程全局优化程序，使用高斯算法进行刀具加工的全局优化预测与拟合的matlab程序