高斯回归进行数据预测

上篇博客：使用高斯函数进行散点拟合预测：https://mp.csdn.net/postedit/84840449  其中的quex缺陷是，在训练数据x的shul数量超过几百后，求解速度回很慢。所以我们使用基于低秩加对角近似的FITC进行求解。模型是FITC回归：model = pyGPs.GPR_FITC（） test = np.arange(0, 2700, 1) x = x_trai

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