利用GPML V4.2工具箱实现高斯过程回归Gaussian process regression，GPR的多变量数据预测

1. 代码主要基于GPML V4.2工具箱实现 2. 提供了两个应用实例（单变量预测和多变量预测） 3. 给出了预测均值和方差的可视化结果

%%%%%%%%%%      Gaussian Process Regression （GPR）               %%%%%%%%%
% Demo: prediction using GPR
% ---------------------------------------------------------------------%

clc
close all
clear all
addpath（genpath（pwd））

% load data
%{
x :   training inputs
y :   training targets
xt:   testing inputs
yt:   testing targets
%}

% multiple input-single output
load（‘./data/data_1.mat‘）


% Set the mean function covariance function and likelihood function
% Take meanConst covRQiso and likGauss as examples

meanfunc = @meanConst;
covfunc = @covRQiso; 
likfunc = @likGauss; 

% Initialization of hyperparameters
hyp = struct（‘mean‘ 3 ‘cov‘ [0 0 0] ‘lik‘ -1）;


% meanfunc = [];
% covfunc = @covSEiso; 
% likfunc = @likGauss; 
% % Initialization of hyperparameters
% hyp = struct（‘mean‘ [] ‘cov‘ [0 0] ‘lik‘ -1）;


% Optimization of hyperparameters
hyp2 = minimize（hyp @gp -20 @infGaussLik meanfunc covfunc likfuncx y）;

% Regression using GPR
% yfit is the predicted mean and ys is the predicted variance
[yfit ys] = gp（hyp2 @infGaussLik meanfunc covfunc likfuncx y xt）;

% Visualization of prediction results
plotResult（yt yfit）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2019-10-16 13:05  data\
     文件      172953  2019-09-05 10:44  data\data_1.mat
     文件        4660  2019-09-05 10:43  data\data_2.mat
     文件        1209  2019-09-05 12:06  demo_1.m
     文件        1248  2019-09-05 12:08  demo_2.m
     目录           0  2019-10-16 13:05  func\
     文件         800  2019-09-04 13:51  func\plotResult.m
     文件      321181  2019-09-04 19:48  Gaussian Processes for Regression - A Quick Introduction.pdf
     目录           0  2019-10-16 13:05  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\
     文件           8  2010-07-23 08:12  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\.octaverc
     文件        1837  2018-06-15 08:07  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\Copyright
     目录           0  2019-10-16 13:05  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\
     文件       39152  2018-06-15 08:07  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\apx.m
     文件       38429  2018-06-15 08:07  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\apxGrid.m
     文件        2915  2017-11-26 12:42  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\apxSparse.m
     文件       20647  2018-06-15 08:07  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\apxState.m
     文件        4141  2017-11-26 12:42  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covADD.m
     文件         533  2016-10-11 16:18  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covConst.m
     文件        1642  2017-11-26 12:42  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covCos.m
     文件        2444  2016-08-25 13:56  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covDiscrete.m
     文件        4125  2017-11-26 12:42  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covDot.m
     文件        1506  2016-08-25 13:56  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covEye.m
     文件        2480  2017-11-26 12:42  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covFBM.m
     文件        2950  2016-08-25 13:56  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covGabor.m
     文件         862  2016-10-11 16:18  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covGaborard.m
     文件         747  2016-10-11 16:18  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covGaboriso.m
     文件        1186  2016-08-25 13:56  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covGE.m
     文件         878  2017-11-26 12:42  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covLIN.m
     文件         718  2017-11-26 12:42  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covLINard.m
     文件         592  2017-11-26 12:42  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covLINiso.m
     文件        1478  2016-08-25 13:56  gpml-matlab-v4.2-2018-06-11\cov\covLINone.m
............此处省略262个文件信息