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高斯过程回归的Matlab程序。

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简介：
为了优化多输入单输出的高斯过程回归程序，我们实施了拟牛顿法以及共轭梯度方法，以对其中的超参数进行精细调整和提升。

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  • 基于MATLAB的高斯过程回归程序
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    本程序利用MATLAB实现高斯过程回归算法，适用于处理小到中等规模数据集的回归问题，提供模型训练与预测功能。 针对多输入单输出的高斯过程回归程序，采用拟牛顿法和共轭梯度对超参数进行优化。
  • MATLAB中的高斯过程回归(GPR)
    优质
    本简介介绍如何在MATLAB中实现高斯过程回归（GPR），这是一种强大的非参数建模技术，适用于小数据集上的回归任务。通过实例演示其基本概念、模型构建及预测方法。 提供了一个实用的高斯过程回归Matlab代码，可以直接使用。欢迎下载。
  • MATLAB中的高斯过程回归模型
    优质
    本文章介绍在MATLAB环境下如何实现高斯过程回归（GPR）模型的应用，探讨其原理和实际操作步骤，适用于数据科学与机器学习领域的研究者。 高斯过程回归及分类的代码内容详尽，并包含实例与清晰的注释。涵盖分类系列和预测回归系列，适合对此感兴趣的同学们学习参考。该资源包括对应的数据集和演示程序，确保可运行，在MATLAB 2014a版本中已测试通过（其他版本未进行测试）。
  • 高斯过程回归的MATLAB代码(GPR)
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    本资源提供了一个详细的MATLAB实现，用于执行基于高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）的数据建模与预测。此代码适于机器学习研究和应用开发。 GPR神经网络的m文件用于处理数据集，包括获取、处理和保存数据，并绘制plot图。代码还包括计算0.95置信区间的功能，能够多次求解以寻找平均曲线并得到拟合的数据曲线。整个代码有效且完整。
  • MATLAB中的高斯过程回归代码
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    本代码实现基于MATLAB的高斯过程回归算法，适用于机器学习和统计建模任务中对非线性数据进行高效预测与拟合。 这段文字描述了一个高斯过程类的实现代码，该类用于拟合形式为y=ax+b的直线模型。为了运行这个类，还需要编写外围脚本并提供一些数据来驱动它。
  • MATLAB中的高斯过程回归代码
    优质
    本段代码实现基于MATLAB的高斯过程回归算法，适用于数据建模与预测分析，为科研及工程问题提供高效解决方案。 代码实现了高斯过程类，并拟合了形式为y=ax+b的直线模型。要运行这个类，还需要编写外围脚本并提供一些数据来驱动它。
  • 高斯过程回归模型
    优质
    高斯过程回归模型是一种非参数贝叶斯机器学习方法，用于处理小样本数据集上的复杂函数逼近问题。 关于高斯过程的全套代码，其中包括详细说明。如有需要，请自行获取。
  • 高斯过程回归的代码
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    本代码实现了基于高斯过程回归的机器学习模型，适用于数据插值与预测任务。通过调整内核参数优化模型性能，支持Python编程环境。 一种机器学习方法可以应用于分类和回归任务。
  • George：Python中的高效高斯过程回归
    优质
    本文介绍了如何在Python中利用高效的算法实现高斯过程回归，以解决复杂的预测问题。通过优化计算方法，使得该技术更加适用于大数据集和实时应用。 George：Python中快速灵活的高斯过程回归。