另一种是使用贝叶斯推断或者高斯过程建模（Gaussian Process Regression），其中模型参数被视为随机变量，这样可以根据先验知识快速更新后验分布，适应不同的场景。能不能用python代码实现一下？

当然可以，贝叶斯推断和高斯过程（GPR）在Python中常通过`GPy`库（现在已合并到`scikit-optimize`）来实现。以下是一个简单的例子，展示如何使用GPy对高斯过程回归进行建模：

# 导入所需的库
import GPy
import numpy as np

# 假设我们有一些观测值（输入X和对应的输出y）
X_train = np.array([[1], [2], [3]])
y_train = np.array([4, 6, 8])

# 定义一个高斯过程模型
kernel = GPy.kern.RBF(input_dim=1, lengthscale=1.0, variance=1.0)
gpr = GPy.models.GPRegression(X_train, y_train, kernel)

# 设置一些默认的超参数作为先验知识
gpr['.*'].set_prior(GPy.priors.Uniform(0, 10))

# 使用贝叶斯推断更新模型
gpr.optimize_restarts(num_restarts=10)

# 现在我们可以预测新的点
X_test = np.linspace(0, 5, 100).reshape(-1, 1)
mean, var = gpr.predict_noiseless(X_test)

# 显示结果
print("Mean predictions: ", mean)
print("Variance of predictions: ", var)

这个例子中，我们首先创建了一个二维径向基函数（RBF）核，然后构建了一个GP回归模型。我们设置了均匀分布的先验，然后使用贝叶斯优化更新模型，最后进行预测。