jupter高斯过程回归

高斯过程回归（Gaussian Process Regression，简称GPR）是一种基于贝叶斯推断的非参数回归方法，它能够根据数据自适应地学习数据的模型，适用于小样本数据集中的函数拟合问题。

Jupyter是一个交互式笔记本，可以帮助数据科学家更方便地进行数据探索和模型开发。Jupyter的使用非常灵活，可以方便地在其中调用Python等编程语言编写代码并进行数据分析、可视化等操作。

在Jupyter中，可以利用Python中的GPy库来实现高斯过程回归。具体来说，GPy提供了一组实现高斯过程回归的工具和算法，包括不同的核函数、超参数优化算法等，可以方便地实现高斯过程回归模型的建立和训练。