推导和实现：全面解析高斯过程中的函数最优化（附代码&公式）

来源：机器之心本文共6262字，建议阅读8分钟。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。高斯过程可以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作为核函数，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。我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化。下面的动图演示了这种方法的动态过程，其中红色的点是从红色曲线采样的样本。使用这些样本，我们试图利用 GP 尽快找到曲线的最小值。文末附录包含：1. 高斯回归 ………………………………