matlab 高斯过程回归模型 matlab Gaussian process regression model

【实例简介】
高斯过程回归及分类的代码，内容全，有实例，注释清晰。包括分类系列和预测回归系列，值得感兴趣的同学学习借鉴。里面有对应的数据和demo程序，程序可运行，MATLAB2014a下测试通过，其他版本没有测试。（网页版的0
【实例截图】
【核心代码】
_Gaussian-process-regression
├── gaussian
│   ├── calcGP.m
│   ├── GPtutorialFcn.m
│   ├── GPtutorial.m
│   ├── hypSample.m
│   ├── k_GP.m
│   └── stdRegion.m
└── gpml
├── doc
│   ├── alg21.gif
│   ├── alg31.gif
│   ├── alg32.gif
│   ├── alg35.gif
│   ├── alg36.gif
│   ├── alg51.gif
│   ├── alg52.gif
│   ├── classification.html
│   ├── fig2de1.gif
│   ├── fig2de2.gif
│   ├── fig2de3.gif
│   ├── fig2d.gif
│   ├── fig2dl1.gif
│   ├── fig2dl2.gif
│   ├── fig2dl3.gif
│   ├── figepp2.gif
│   ├── figepp.gif
│   ├── figl1.gif
│   ├── figlapp2.gif
│   ├── figlapp.gif
│   ├── figlf.gif
│   ├── figl.gif
│   ├── figlm.gif
│   ├── index.html
│   ├── regression.html
│   ├── sparse-approx.html
│   └── style.css
├── gpml
│   ├── approxEP.m
│   ├── approximations.m
│   ├── approxLA.m
│   ├── binaryEPGP.m
│   ├── binaryGP.m
│   ├── binaryLaplaceGP.m
│   ├── Contents.m
│   ├── Copyright
│   ├── covConst.m
│   ├── covFunctions.m
│   ├── covLINard.m
│   ├── covLINone.m
│   ├── covMatern3iso.m
│   ├── covMatern5iso.m
│   ├── covNNone.m
│   ├── covNoise.m
│   ├── covPeriodic.m
│   ├── covProd.m
│   ├── covRQard.m
│   ├── covRQiso.m
│   ├── covSEard.m
│   ├── covSEiso.m
│   ├── covSum.m
│   ├── cumGauss.m
│   ├── gauher.m
│   ├── gpr.m
│   ├── gprSRPP.m
│   ├── likelihoods.m
│   ├── logistic.m
│   ├── Makefile
│   ├── minimize.m
│   ├── solve_chol.c
│   ├── solve_chol.m
│   ├── sq_dist.c
│   └── sq_dist.m
├── gpml-demo
│   ├── Contents.m
│   ├── data_6darm.mat
│   ├── data_boston.mat
│   ├── demo_ep_2d.m
│   ├── demo_ep_usps.m
│   ├── demo_gparm.m
│   ├── demo_gpr.m
│   ├── demo_gprsparse.m
│   ├── demo_laplace_2d.m
│   ├── demo_laplace_usps.m
│   ├── gparm_fval.fig
│   ├── gparm_res.std.fig
│   └── gprgai.m
└── README

5 directories, 82 files