使用高斯过程进行非线性预测建模

# 简介

高斯过程回归是一种统计建模技术，用于基于输入变量预测目标变量的结果。该技术将目标变量的分布建模为高斯过程，高斯过程是一组随机变量，其中任意有限数量的随机变量都具有联合高斯分布。在输入变量和目标变量之间的关系为非线性的情况下，该技术特别有用。

在本实验中，我们将学习如何使用Python中的scikit-learn库进行带噪声水平估计的高斯过程回归。

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