高斯过程算法是一种强大的非参数机器学习方法，广泛应用于回归、分类和优化等任务中。其核心思想是利用高斯分布来描述数据的分布，通过核函数来度量数据之间的相似性。与传统的机器学习方法相比，高斯过程在处理小样本数据和不确定性估计方面具有独特的优势。
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高斯过程算法是一种强大的非参数机器学习方法，广泛应用于回归、分类和优化等任务中。其核心思想是利用高斯分布来描述数据的分布，通过核函数来度量数据之间的相似性。与传统的机器学习方法相比，高斯过程在处理小样本数据和不确定性估计方面具有独特的优势。
