我正在尝试使用高斯过程回归来实现贝叶斯优化，并且我想首先尝试多输出GP。
实现 GP 的软件有很多，例如 MATLAB 中的 fitrgp 函数和 ooDACE 工具箱。
但是我没有找到任何可用的软件来实现所谓的多输出GP，即预测向量值函数的高斯过程模型。
那么，有没有实现多输出高斯过程的软件可以直接使用？
最佳答案
我不确定我的答案是否会对您有所帮助，因为您似乎在搜索 matlab 库。
但是，您可以在 R 中使用 gstat 进行联合克里金法。请参阅http://www.css.cornell.edu/faculty/dgr2/teach/R/R_ck.pdf或https://github.com/cran/gstat/blob/master/demo/cokriging.R有关使用的更多详细信息。
缺乏进行协同克里金法的工具，部分原因是它的使用相对困难。与简单克里金法相比，您需要更多假设:特别是，通过互协方差函数 ( https://stsda.kaust.edu.sa/Documents/2012.AGS.JASA.pdf ) 对协同克里金法输出之间的依赖性进行建模。协方差矩阵要大得多，您仍然需要确保它是正定的，这可能会变得相当困难，具体取决于您的协方差函数...
关于matlab - 有没有实现多输出高斯过程的软件？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39911370/