高斯过程的优点是:
1.预测值是观察值的插值(至少对于普通的核是这样的)
2.预测值是概率的(高斯),因此我们可以计算经验置信区间,然后根据这些信息,在某个感兴趣区域重新拟合(在线拟合,自适应拟合)预测。
3.多功能:可以指定不同的核。提供了常见的核,但是也可以指定特定的核。
高斯过程的缺点:
1. 不是稀疏的。也就是说,它们使用完整的样本/特性信息来进行预测。
2. 在高维空间失去了有效性–当特征的个数超过几十后。