卡尔·爱德华·拉斯穆森 机器学习中的高斯过程。 （英语） Zbl 1120.68436号 Olivier Bousquet等人，《机器学习高级讲座》。2003年2月2日至14日，澳大利亚堪培拉，ML暑期学校，2003年8月4日至16日，德国图宾根。修订的讲座。柏林：施普林格出版社（ISBN 3-540-23122-6/pbk）。计算机科学讲义3176。人工智能课堂讲稿，63-71（2004）。 小结：我们对高斯过程回归模型进行了基本介绍。我们关注于理解随机过程的作用以及如何使用它来定义函数的分布。我们提出了用于合并训练数据的简单方程，并研究了如何使用边际似然来学习超参数。我们解释了高斯过程的实际优势，并以结论和GP工作的当前趋势结束。关于整个系列，请参见[Zbl 1120.68002号]. 引用于169文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \文本｛C.E.Rasmussen｝，勒克特。注释计算。科学。317663-71（2004年；Zbl 1120.68436） 全文： 内政部