93_高斯过程（Gaussian Processes）

问题 1： 什么是高斯过程（Gaussian Processes）？
回答： 高斯过程是一种用于回归和分类问题的非参数化概率模型，它通过定义函数空间上的概率分布来进行预测。

问题 2： 高斯过程适用于哪些类型的问题？
回答： 高斯过程适用于回归问题和分类问题，特别是在数据量较小或需要不确定性估计的情况下表现优异。

问题 3： 在房屋售价预测中，高斯过程如何发挥作用？
回答： 在房屋售价预测中，高斯过程可以通过房屋面积等特征数据建立回归模型，预测未知房屋的售价，并提供预测的不确定性估计。

问题 4： 高斯过程与传统的回归模型有何不同？
回答： 高斯过程是一种非参数化模型，不需要预先假设函数形式，而是通过数据直接学习函数分布，同时能够提供预测的不确定性。

问题 5： 高斯过程的优势是什么？
回答： 高斯过程的优势在于其灵活性、能够处理非线性关系以及提供预测的不确定性估计，适用于小数据集和复杂问题。

问题 6： 高斯过程有哪些局限性？
回答： 高斯过程的主要局限性在于计算复杂度较高，尤其是在处理大规模数据集时，计算时间和资源需求会显著增加。

问题 7： 如何选择高斯过程的核函数？
回答： 核函数的选择取决于具体问题和数据特性，常用的核函数包括径向基函数（RBF）和多项式核函数，可以通过交叉验证或领域知识进行选择。

问题 8： 高斯过程能否用于分类问题？
回答： 是的，高斯过程可以扩展到分类问题，通过引入适当的似然函数和近似方法，如拉普拉斯近似或变分推断，来处理离散标签数据。

问题 9： 高斯过程在实际应用中的典型场景有哪些？
回答： 高斯过程在实际应用中常用于时间序列预测、机器人路径规划、贝叶斯优化以及需要不确定性估计的回归和分类任务。

问题 10： 如何评估高斯过程模型的性能？
回答： 可以通过均方误差（MSE）、对数似然或交叉验证等指标来评估高斯过程模型的性能，同时考虑预测的准确性和不确定性估计的合理性。