Gaussian Process

高斯过程（Gaussian Process）是一种概率模型，常用于回归和分类问题。它可以看作是一组随机变量的无限集合，其中任意有限个变量的联合分布服从多元正态分布。高斯过程的核心思想是通过观测数据来推断随机函数的分布，从而实现对新数据的预测。

在回归问题中，高斯过程可以用来建模输出变量与输入变量之间的非线性关系。它假设输出变量服从多元正态分布，且均值函数由输入变量决定，协方差函数描述了不同输入变量之间的相关性。通过对已观测数据进行学习，可以估计出均值函数和协方差函数的参数，从而对新的输入变量进行预测。

在分类问题中，高斯过程可以用来建模类别变量与输入变量之间的关系。通过将类别变量视为隐变量，可以构建一个概率模型，进而进行分类任务。

总的来说，高斯过程是一种基于概率的非参数模型，具有灵活性和强大的预测能力。它被广泛应用于机器学习、统计学和优化等领域。