从数学到实现，全面回顾高斯过程当中的函数最优化

高斯过程能够被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量做为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。文章选自efavdb，做者： Jonathan Landy，机器之心编译。html 咱们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个经常使用应用的 demo——经过高斯过程搜索法快速

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