回归和分类的高斯过程
pyGPs的Python项目详细描述
```
marion neumann[m dot neumann at wustl dot edu]
daniel marthaler[dan dot marthaler at gmail dot com]
shan huang[schan dot huang at gmail dot com]
kristian kersting[kristian dot kersting at cs dot tu dortmund dot de]
此文件是pygps的一部分。
软件包在BSD 2条款（免费BSD）许可证。
```
一般来说，pygps是一种面向对象的gps实现。该功能大致遵循Carl Edward Rasmussen和Hannes Nickisch的GPML Matlab实现（Carl Edward Rasmussen和Hannes Nickisch版权所有，2013-01-21）。实现了标准的gp回归和分类以及fitc（稀疏gps）推理。
此外，pygps还包括由罗兰·梅米塞维奇2008在python中实现的
-minimize.py的实现，下面是minimize.m，版权所有（c）1999-2006，Carl Edward Rasmussen
-scg.py（版权所有（c）ian t Nabney（1996-2001））
-brentmin.py（版权所有（c）由Hannes Nickisch 2010-01-10提供）
如果你觉得你有一些相关的技能，并有兴趣贡献，那么请务必联系。我们非常感谢您的反馈。
**）：
或者，下载存档文件并将其解压缩到任何本地目录。
使用setup.py安装包：
或者将本地目录添加到python path:
export pythonpath=$pythonpath:/path/to/local/directory/。/pygps的父文件夹
numpy和matplotlib：使用python编程语言进行科学计算的开源软件包。
请使用以下bibtex：
```
@文章{jmlr:v16:neumann15a，
作者{marion neumann and shan huang和daniel e.marthaler and kristian kersting}，
标题{pygps——高斯过程回归和分类的python库，
期刊{machine learning research}，
年份{2015}，
卷{16}，
页{2611-2616}，
URL={http://jmlr.org/papers/v16/neumann15a.html}
}
```
marion neumann[m dot neumann at wustl dot edu]
daniel marthaler[dan dot marthaler at gmail dot com]
shan huang[schan dot huang at gmail dot com]
kristian kersting[kristian dot kersting at cs dot tu dortmund dot de]
此文件是pygps的一部分。
软件包在BSD 2条款（免费BSD）许可证。
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一般来说，pygps是一种面向对象的gps实现。该功能大致遵循Carl Edward Rasmussen和Hannes Nickisch的GPML Matlab实现（Carl Edward Rasmussen和Hannes Nickisch版权所有，2013-01-21）。实现了标准的gp回归和分类以及fitc（稀疏gps）推理。
此外，pygps还包括由罗兰·梅米塞维奇2008在python中实现的
-minimize.py的实现，下面是minimize.m，版权所有（c）1999-2006，Carl Edward Rasmussen
-scg.py（版权所有（c）ian t Nabney（1996-2001））
-brentmin.py（版权所有（c）由Hannes Nickisch 2010-01-10提供）
如果你觉得你有一些相关的技能，并有兴趣贡献，那么请务必联系。我们非常感谢您的反馈。
**）：
或者，下载存档文件并将其解压缩到任何本地目录。
使用setup.py安装包：
或者将本地目录添加到python path:
export pythonpath=$pythonpath:/path/to/local/directory/。/pygps的父文件夹
numpy和matplotlib：使用python编程语言进行科学计算的开源软件包。
请使用以下bibtex：
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@文章{jmlr:v16:neumann15a，
作者{marion neumann and shan huang和daniel e.marthaler and kristian kersting}，
标题{pygps——高斯过程回归和分类的python库，
期刊{machine learning research}，
年份{2015}，
卷{16}，
页{2611-2616}，
URL={http://jmlr.org/papers/v16/neumann15a.html}
}
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