释
高斯过程
gāo sī guò chéng · ㄍㄠ ㄙ ㄍㄨㄛˋ ㄔㄥˊ
修撰于 2026-07-02 02:42:02
音义
| 拼音 | gāo sī guò chéng |
|---|---|
| 字母 | gao si guo cheng |
| 首字母 | gsgc |
| 注音 | ㄍㄠ ㄙ ㄍㄨㄛˋ ㄔㄥˊ |
| 注音符号 | ㄍㄠ ㄙ ㄍㄨㄛ ㄔㄥ |
广训
高斯过程（Gaussian Process, GP）是概率论和数理统计中随机过程（stochastic process）的一种，是一系列服从正态分布的随机变量（random variable）在一指数集（index set）内的组合。高斯过程中任意随机变量的线性组合都服从正态分布，每个有限维分布都是联合正态分布，且其本身在连续指数集上的概率密度函数即是所有随机变量的高斯测度，因此被视为联合正态分布的无限维广义延伸。高斯过程由其数学期望和协方差函数完全决定，并继承了正态分布的诸多性质。高斯过程的例子包括维纳过程、奥恩斯坦-乌伦贝克过程等。对高斯过程进行建模和预测是机器学习、信号处理等领域的重要内...