文档摘要

2.3.1 基本定义与性质 高斯过程（Gaussian Process, GP）不是一种“模型”，而是一种概率分布的分布——它不输出单个函数，而是输出一个函数空间上的联合正态分布。这句话听起来像绕口令，但恰恰点中了它的本质：GP 不是拟合一条曲线，而是为所有可能的光滑函数赋予一个概率权重；当我们观测到有限数据点后，它便像一位经验老道的贝叶斯侦探，悄然收缩这个无限维函数空间，留下最合理、最不确定的那片“概率云”。 会员。《2.3.1 基本定义与性质》收录于灏天文库文集《随机过程》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号56569。

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