高斯过程 在概率论和统计学中高斯过程英語Gaussian process是观测值出现在一个连续域例如时间或空间的随机过程在高斯过程中连续输入空间中每个点都是与一个正态分布的随机变量相关联此外这些随机变量的每个有限集合都有一个多元正态分布换句话说他们的任意有限线性组合是一个正态分布高斯过程的分布是所有那些無限多个随机变量的联合分布正因如此它是连续域例如时间或空间上函数的分布 高斯過程被認為是一種機器學習算法是以惰性學習英语lazy learning方式利用點與點之間同質性的度量作為核函數英语Kernel function以從輸入的訓練數據預測未知點的值其預測結果不僅包含該點的值而同時包含不確定性的資料它的一維高斯分佈即該點的邊際分佈 對於某些核函數可以使用矩陣代數見克里金法英语kriging條目來計算預測值若核函數有代數參數則通常使用軟體以擬合高斯過程的模型 由於高斯過程是基於高斯分佈正態分佈的概念故其以卡爾弗里德里希高斯為名可以把高斯過程看成多元正態分佈的無限維廣義延伸 高斯過程常用於統計建模中而使用高斯過程的模型可以得到高斯過程的屬性举例来说如果把一隨機過程用高斯過程建模我们可以显示求出各種導出量的分布这些导出量可以是例如隨機過程在一定範圍次數內的平均值及使用小範圍採樣次數及採樣值進行平均值預測的誤差