关于高斯过程的介绍IntroductionOfGaussianProcess

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.

为解决目前实现人脸验证算法所需训练样本多、运算量大、识别速度慢等问题，提出了一种在小样本空间中基于高斯过程的快速人脸验证方法。首先使用共轭梯度下降法从训练样本中学习人脸关键部位特征位置的梯度方向，从而

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贝叶斯优化 具有高斯过程的贝叶斯全局优化的纯Python实现。 PyPI(点): $ pip install bayesian-optimization 来自conda-forge频道的Conda:

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高斯过程回归源码2（含实验数据）

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角色扮演游戏 ROGP是在模型中高斯过程的均值和协方差函数的工具。 它是为以下论文概述的工作而开发的: 另请参见我们在该项目上的。 如果您使用此工具,请引用我们的论文为: @misc{Wiebe202