matlab GPR

高斯过程回归（GPR）是一种非参数的回归方法，它基于贝叶斯推断的思想，可以用于对连续变量进行预测和建模。在Matlab中，可以使用函数fitrgp来实现高斯过程回归。fitrgp函数的详细用法可以参考Matlab官方文档中的fitrgp函数说明。

为了实现高斯过程回归，首先需要准备训练数据。可以使用linspace函数生成一组输入变量x，然后根据某个函数生成对应的输出变量y。接着，使用fitrgp函数将训练数据拟合成一个高斯过程回归模型gprMdl。最后，可以使用resubPredict函数对训练数据进行预测，并使用plot函数将原始数据和预测结果进行可视化。

下面是一个简单的示例代码：

rng(0,'twister'); % For reproducibility
n = 1000;
x = linspace(-10,10,n)';
y = 1 + x*5e-2 + sin(x)./x + 0.2*randn(n,1);
gprMdl = fitrgp(x,y,'Basis','linear','FitMethod','exact','PredictMethod','exact');
ypred = resubPredict(gprMdl);
plot(x,y,'b.'); hold on;
plot(x,ypred,'r','LineWidth',1.5);
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('Data','GPR predictions');
hold off;