matlab精度检验代码特殊目的 该库实现了批处理和增量稀疏频谱高斯回归处理（SSGPR）。 批处理算法的详细说明可以在以下位置找到： 稀疏谱高斯过程回归。 Miguel Lazaro-Gredilla，Joaquin Quinonero-Candela，Carl Edward Rasmussen和Anibal R. Figueiras-Vidal。 在《机器学习研究杂志》（Journal of Machine Learning Research）中，2010年。 增量变式在以下内容中进行了描述： 使用增量稀疏谱高斯过程回归进行实时模型学习。 Arjan Gijsberts和Giorgio Metta。 在《神经网络》第41卷中，2013年。 安装 下载后，您可以通过程序包管理器安装ssgpr pip3 install . 或者如果不是直接通过setup.py使用的选项 python3 setup.py install --user 这两个命令都需要在基本目录中执行。 另外，您将需要numpy ， scipy和一个编译器。 这些脚本似乎可以在Python 2上安装并正常运行，但实际上并

高斯回归过程代码,用于得到自变量和因变量之间的关系

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多元参数非线性回归模型代码高斯回归 高斯回归论文和调查清单 Swiler，L.，Gulian，M.，Frankel，A.，Safta，C.，＆Jakeman，J.（2020年）。 约束高斯过程回归调查：方法和实施挑战。 arXiv预印本arXiv：2006.09319。 刘康，胡新，魏中，李玉，姜江。（2019）。 改进的高斯过程回归模型用于锂离子电池的循环容量预测。 IEEE Transactions on Transportation Electrification，5（4），1225-1236。 Chen Z.，＆Wang，B.（2018年）。 初始超参数的先验如何影响高斯过程回归模型。 神经计算，275，1702-1710。 在多个起点情况下，先验分布的选择可能对GP模型的可预测性起着至关重要的作用。 他们为某些常用内核的超参数初始值考虑了不同类型的先验。 重要的结果是，一旦选择了内核，初始超参数的先验就不会对GPR预测的性能产生重大影响，尽管在某些情况下，超参数的估计与真实值有很大不同。 Kamath，A.，Vargas-Hernández，RA，Krems，RV

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

利用高斯回归进行数据预测，有实例和注释，可供参考学习

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MATLAB 用的高斯回归分析的工具箱 可以训练之后预测 添加到path里之后就可以用了。

资料很全，也包含很多代码，对于初学者来说有一定的参考价值