高斯过程在机器学习中的应用与参数优化

高斯过程在机器学习中的应用与训练是一篇探讨该主题的重要学术论文，作者陈文卿，来自电子科学与技术系，学号SC17023133。文章首先对高斯过程回归模型进行了基础介绍，强调了随机过程的核心概念，即它是用来定义分布函数的概率数学工具。高斯过程的独特之处在于它能通过结合训练数据，利用边缘概率密度来动态学习和优化超参数，这在模型的适应性和非线性建模方面表现出显著的优势。 高斯过程被广泛应用于机器学习的两种关键任务：回归和分类。在回归问题中，如连续输出预测，高斯过程贝叶斯框架提供了强大的工具；而在分类问题中，它能够处理离散输出，展现出在处理复杂问题和子目标优化上的灵活性。论文着重讨论了超参数在协方差函数中的重要作用，超参数的选择直接影响模型的精度和复杂度，边缘概率密度则帮助我们在不确定性和模型简洁性之间取得平衡，遵循奥卡姆剃刀原则。 论文进一步指出，机器学习的兴起源于对大数据时代信息挖掘的需求，尤其是在人工智能领域，早期智能系统的不足促使了机器学习的发展，特别是通过经验驱动的改进，即数据驱动的方法。高斯过程作为一种数据驱动的建模方法，正好契合了这一趋势，能够有效地处理大规模、复杂的数据集，从而发掘潜在的知识和规律。 这篇论文不仅介绍了高斯过程的基本原理，还深入探讨了其在实际机器学习任务中的应用策略和超参数调整方法，展示了其在现代数据科学中的核心地位。读者可以参考文献[1]和[2]深入了解高斯过程的理论细节和实践应用。