Definition 1. A Gaussian Process is a collection of random variables, any finite number of which have (consistent) joint Gaussian distributions.

高斯分布(Gaussian Distribution) 是由方差向量(一维的时候是一个常量)和一个协方差矩阵(一维是方差)确定。

而高斯过程是一个随机过程的集合,它由一个均值函数m(x)和方差函数k(x,x')确定。

换句话说,高斯分布是基于向量,而高斯过程是基于函数(函数区别于序列在于连续?)

高斯分布表示:

f~GP(m,k)

意思是:函数f按照基于均值函数m(x)和协方差函数k(x,x‘)的高斯过程进行分布。就是高斯分布的一个连续性扩展,这里有一个训练方式的讲解

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