Gaussian Processes：机器学习的理论与实践指南

《高斯过程在机器学习中的应用》（Gaussian Processes for Machine Learning）是一本由卡尔·埃德华·拉普森(Carl Edward Rasmussen)和克里斯托弗·K·I·威廉姆斯(Christopher K. I. Williams)合著的重要著作。该书系统地介绍了高斯过程在机器学习领域的理论和实践，特别是针对监督学习中的回归和分类问题。书中详细阐述了高斯过程的基本原理，这是一种基于核方法的概率学习框架，强调了其在数据拟合和不确定性建模方面的优势。 高斯过程通过一种概率模型来处理数据，其中随机函数的每一个可能值都服从一个高斯分布。作者广泛讨论了各种核函数（covariance functions），这些函数决定了函数空间的结构，是高斯过程的核心组成部分。书中的内容涵盖了模型选择的多个角度，包括从贝叶斯观点出发的模型选择和经典统计学方法，同时也与支持向量机、神经网络、样条、正则化网络、相关向量机等其他机器学习技术进行了深入的比较。 本书深入探讨了理论问题，如学习曲线和 PAC-Bayesian 框架，这些都是衡量模型性能和泛化能力的关键指标。对于大数据集的学习，书中也介绍了几种有效的近似方法，以处理复杂的计算挑战。此外，书中包含丰富的实例和练习，以及在线提供的代码和数据集，便于读者进行实践操作和进一步研究。 附录部分提供了必要的数学背景知识，以及对高斯马尔可夫过程的讨论，使得这本书成为机器学习领域中关于高斯过程的权威参考文献。《高斯过程在机器学习》是一本既有理论深度又有实际应用价值的书籍，对于理解机器学习中的非线性建模和不确定性估计具有重要意义，是机器学习专业人员和研究人员不可或缺的参考资料。