Gaussian process (高斯过程)

通俗解释：

先想象一下高斯分布，例如二维中，它是一条钟型线。如果数据满足高斯分布，确实可以通过已知的数据点建立一条高斯分布线，来预测未知的点。

那么高斯过程，只是将高斯分布的均值和方差定值变成了函数形式，它也是已知点来预测未知点，例如在二维空间：每个x点都有一个纵向的高斯分布，那么预测的每个未知点变成了一个高斯分布。最终高斯过程形成了数以千计的若干个预测线，即下方红色区域，不再是单纯的一条线了。

公式：

已知初始点 $X$ ，通过新点 $X^*$ 来更新高斯过程：

截取论文中的定义：

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