高斯过程与贝叶斯优化

一、高斯过程 定义：高斯过程是概率论和数理统计中随机过程的一种，是一系列服从正态分布的随机变量在一指数集内的组合；高斯过程中任意随机变量的线性组合都服从正态分布，每个有限维分布都是联合正态分布，其本身在连续指数集上的概率密度函数即是所有随机变量的高斯测度。高斯过程由数学期望和协方差函数完全决定的，并具有正态分布的性质。 高斯分布重要的代数性质：在条件作用和边缘情况下是封闭的，也就表示无论经过多少次

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