Gaussian Process
高斯过程对于基本的线性回归，我们会假设$f(x)$的一个形式，比如说$f(x) = mx + c$或者$f(x) = ax^2 + bx + c$等等，然而高斯过程不直接假设函数的形式，而是让数据自己说话，对函数的分布进行推断。即后验$p(f|D)$，但是对函数后验$p(f|D)$分布进行推断比较困难，我们对这些函数在$x_1, x_2, \cdots, x_n$上的值进行推断。高斯过程即假设$p
高斯过程对于基本的线性回归，我们会假设$f(x)$的一个形式，比如说$f(x) = mx + c$或者$f(x) = ax^2 + bx + c$等等，然而高斯过程不直接假设函数的形式，而是让数据自己说话，对函数的分布进行推断。即后验$p(f|D)$，但是对函数后验$p(f|D)$分布进行推断比较困难，我们对这些函数在$x_1, x_2, \cdots, x_n$上的值进行推断。高斯过程即假设$p