MATLAB
实现GPR高斯过程回归多输入单输出回归预测的详细项目实例
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高斯过程回归（GPR）是一种基于概率理论的非参数回归方法，广泛应用于机器学习领域，尤其适用于对未知函数的预测和优化。与其他回归方法相比，GPR能够提供预测的不确定性度量，从而更好地评估模型的可靠性。传统的回归方法通常假设数据具有某种固定的线性关系，而GPR通过引入高斯过程假设数据是从某个潜在的连续函数中生成的，这使得它能够适应复杂且非线性的关系。尤其在多输入（多特征）单输出（预测值）回归预测任务中，高斯过程回归的灵活性和准确性被证明是一种非常有效的工具。
随着数据科学技术的进步，各行各业的数据量迅速增加，特别是在互联网、金融、医疗等领域，庞大的数据集往往具有复杂的内在关系。传统的回归分析方法往往不适应这些复杂的数据关系，无法提供令人满意的预测结果。高斯过程回归则通过自适应的核函数，有效地捕捉数据中的复杂模式，为多输入回归问题提供了理想的解决方案。随着计算能力的提升，尤其是MATLAB等高效编程平台的支 ...