在Python中,我们可以使用sklearn.gaussian_process模块来实现GPR。下面将介绍如何使用这个模块进行GPR的建模、预测和参数调整。 1. 导入必要的库 首先,我们需要导入所需的库。在这个例子中,我们将使用numpy进行数值计算,matplotlib进行可视化,以及sklearn.gaussian_process进行高斯过程回归。 import numpy as np import mat...
接下来,我们需要定义高斯过程模型。在sklearn.gaussian_process中,我们使用GaussianProcessRegressor类来实现GPR。这个类需要一个内核(kernel)来定义输入空间中的协方差结构。在这个例子中,我们使用径向基函数(Radial Basis Function,简称RBF)内核。 # 定义内核 kernel = C(1.0, (1e-3, 1e3)) * RBF(10, (1e-2...