机器学习理论基础学习18---高斯过程回归(GPR)

一、高斯过程是什么？

简单的说，就是一系列关于连续域（时间或空间）的随机变量的联合，而且针对每一个时间或是空间点上的随机变量都是服从高斯分布的。

举个例子，倘若你人生的每一个时刻看做一个随机变量，且都是满足高斯分布，那么你的人生就可以看做一个高斯过程，既有很多确定的东西，确定的是mean和kernel，如你的人生中你起点决定的你人生的大致范围，又有极大地不确定性，本质还是随机变量的整体，就像你可以凭借自身的努力改变很多东西，这就是属于你的高斯过程。

二、高斯过程有什么用？