该软件包可以使用非常大的样本量进行高斯过程预测，并且比许多现有方法的计算负担小得多。 此代码由 Matthew Plumlee 编写和设计，同时撰写论文“使用稀疏网格实验设计快速预测确定性函数”（在美国统计协会杂志上印刷，版本可在http://arxiv.org/abs/1402.6350 ）。

em算法matlab代码GP-SSM 高斯过程状态空间模型 介绍 这个Matlab工具箱实现了基于高斯过程学习（即识别）非线性动力学系统的状态空间模型的算法。 提议的方法有一些优点： 用户无需给出系统动力学的参数形式。 通过选择协方差函数来介绍关于动力学函数的平滑度的假设（请参阅Rasmussen和Williams的第4章，高斯机器学习过程，2006年）。 模型的复杂度和拟合度会自动进行权衡。 模型预测上的误差棒捕获由于数据稀缺或模棱两可而引起的不确定性。 特别是，此工具箱实现了以下两篇论文的算法： [1] R. Frigola，F。Lindsten，TBSchön和CE Rasmussen。 使用粒子MCMC的高斯过程状态空间模型中的贝叶斯推理和学习，神经信息处理系统（NIPS），2013年。 [2] R. Frigola，F。Lindsten，TBSchön和CE Rasmussen。 使用粒子随机近似EM识别高斯过程状态空间模型，2013年，已提交。 第一步 重要信息： GP-SSM代码需要机器学习的高斯过程（GPML）工具箱，该工具箱可在此处免费提供： 您需要运行两个不同的st

MATLAB实现高斯过程的入门级程序 程序不长注释清晰非常清晰易懂 程序包含在已知hyperparameter的情况下静态系统中高斯过程的实现 例子中运用已知的输入输出量做出模拟和预测 结果包含预测的图像并且包含95%置信度的图像 具体的分析讲解请关注我和我的博文

终身学习是机器学习中的热门研究话题之一。如何实现持续学习？来自东京RIKEN研究中心的Emtiyaz Khan给了关于从深度神经网络到高斯过程的教程《DNN2GP: From Deep Networks to Gaussian Processes》，共有45页ppt，以及撰写了最新的论文，通过提出一种新的函数正则化方法来解决这个问题，该方法利用了一些过去的难忘样例，这些样例对于避免遗忘至关重要。

高斯过程 回归 分类的经典书籍还有相关的工具包 Gaussian Processes for Machine Learning Carl Edward Rasmussen Christopher K. I. Williams The MIT Press

matlab加噪声代码GPz 2.0 不确定和不完整数据的异方高斯过程 介绍 这是所描述的稀疏异方差高斯过程的matlab实现。 数据集被认为是由输入组成和目标输出，其中n是数据集中的样本数，d是输入的维数。 目标由输入函数生成 加上附加噪声： 。 这项工作的目的是找到最简单的函数，该函数在给定输入的情况下最大化观察目标输出的可能性。 径向基函数（RBF） 该模型优化了由m个径向基函数的线性组合生成的数据的概率。 在提出的解决方案中，RBF具有不同的方法，请参见图1，如下所示： 全局长度标度（GL）：所有基础函数共享相同的长度标度。 可变长度标度（VL）：每个基础都有特定的长度标度。 全局对角线（GD）：所有基函数共享相同的对角协方差。 可变对角线（VD）：每个基础都有特定的对角协方差。 全局协方差（GC）：所有基函数共享相同的完全协方差。 可变协方差（VC）：每个基础都有特定的完整协方差。 图1：在相同数据上使用不同数量的基函数（m）训练GPVL，GPVD和GPVC的结果。 椭圆表示RBF的学习协方差。 对数边际可能性显示在每个图上方（Almosallam，2017） 异方差噪声 该

高斯过程回归代码，包括例程，适用于新入门高斯过程回归的人学习

高斯过程回归，代码可以再matlab2016上顺利运行，希望对学习高斯过程的你有所帮助

高斯过程模型回归的预测方法的Matlab实现，可以很好地进行模型预测

高斯过程是近年来发展起来的一种新的机器学习方法，它有着严格的统计学习理论基础，对处理高维数非线性小样本复杂问题具有良好的适应性。对列车精准停车问题的这种复杂的非线性问题，将高斯过程机器学习方法应用于此问题，并提出相应的模型 ，减少数据间复杂的内在物理或其他关系。很多工程实例研究表明，高斯过程机器学习模型是科学可行的，预测精度高，简单实用，对很多问题问题具有较好的适用性。