高斯过程相比支持向量机的优势

高斯过程相较于支持向量机的优势主要包括以下几点：

1. 灵活性：高斯过程是一种非参数模型，不需要事先假设数据的分布形式，可以适应各种类型的数据。相比之下，支持向量机通常基于线性核函数或者其他事先定义好的核函数，对数据的拟合能力有一定的限制。

2. 不确定性估计：高斯过程能够提供输出结果的不确定性估计，通过计算后验概率分布，可以得到关于每个预测结果的置信区间。这对于处理带有噪声的数据、异常值或者不确定性较高的问题非常有用。而支持向量机只提供分类或回归结果，缺乏不确定性的量化。

3. 参数估计：高斯过程的训练过程中，可以通过最大化边缘似然或者最大后验估计等方法来估计模型参数。相比之下，支持向量机需要选择合适的核函数以及调整正则化参数，这些参数的选择和调整可能相对较为困难。