高斯過程的優點和缺點
高斯過程的優點是：
1.預測值是觀察值的插值（至少對於普通的核是這樣的）
2.預測值是概率的（高斯），因此我們可以計算經驗置信區間，然後根據這些資訊，在某個感興趣區域重新擬合（線上擬合，自適應擬合）預測。
3.多功能：可以指定不同的核。提供了常見的核，但是也可以指定特定的核。
高斯過程的缺點：
1. 不是稀疏的。也就是說，它們使用完整的樣本/特性資訊來進行預測。
2. 在高維空間失去了有效性–當特徵的個數超過幾十後。
參考：
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