原创 | 一文读懂高斯过程
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本文将使用通俗易懂的语言引导读者入门高斯过程。
高斯过程（Gaussian Process）是机器学习中一个相当基础的概念，本文中笔者将使用通俗的语言让读者入门高斯过程。
高斯过程，顾名思义，包含了高斯分布（Gaussian Distribution）和随机过程（Stochastic Process）。简单来说，高斯过程是一个无限维的高斯分布。
无限维，对于未接触过随机过程的读者们来说可能还是难以理解，我们可以先从一维的高斯分布说起。
一维的高斯分布，即：对于一个随机变量 X 来说，如果其概率密度函数(probability density function, PDF)如下形式：
使用Normal 符号，简单记为：
那么这个一维变量X 就服从一维高斯分布，这个高斯分布里有两个参数，均值
我们在下图中，展示了10个关于 X的采样，图中纵轴表示采样的值，横轴我们全部放在1的位置，表示这是从同一个变量中采样得到的。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltn= 1 # 随机变量的维度nm= 10 # 做了m次采样 # 这里简单假设所有维度是独立的# 且每个维度上的均值为0，标准差为1# 所以协方差矩阵是一个单位矩阵
mean= np.zeros(n)cov= np.eye(n)# 得到随机变量的采样值f_random= np.random.multivariate_normal(mean, cov, m).T# 把不同维度的值分别指定到对应的横轴上去Xshow= np.linspace(1, n, n).reshape(-1,1)# 开始绘图plt.figure(figsize=(12,8))plt.plot(Xshow, f_random, 'x', linewidth=1, markersize=5, markeredgewidth=2)plt.show()图1
多维的高斯分布，或者说，多元高斯分布（multivariate gaussian distribution），则是对于一维高斯分布的一个扩展。对于N维变量 X 来说，它本身是一个N维向量，
这里为了示意，我们先简单画一个二元高斯分布的采样过程，而且我们先简单将这两个维度认为是独立的，即不同的维度协方差为0。如下图：
n= 2 # 随机变量的维度nm= 10 # 做了m次采样 # 这里简单假设所有维度是独立的# 且每个维度上的均值为0，标准差为1# 所以协方差矩阵是一个单位矩阵mean= np.zeros(n)cov= np.eye(n)# 得到随机变量的采样值f_random= np.random.multivariate_normal(mean, cov, m).T# 把不同维度的值分别指定到对应的横轴上去Xshow= np.linspace(1, n, n).reshape(-1,1)# 开始绘图plt.figure(figsize=(12,8))plt.plot(Xshow, f_random, 'x', linewidth=1, markersize=5, markeredgewidth=2)plt.show()如果进一步增加采样点，并且将概率直观的用直方图标记出来，大概是如下的感受。
如果我们继续增加维度N到3，4，...，看起来依然平平无奇，我们只是需要更多的均值和方差的参数需要事先指定（先验）。这里我们先不急拓展到无限维度，我们先想像这样一个场景。
班级里有10个学生，每个学生都参加了同一场考试。这些学生在同一场考试的得分刻画了这场考试的试卷难度。如果参加了第二场考试，依次类推...，我们把学生的数目当作采样次数，考试的种类当作随机变量的维度。那么上图就是10个学生在两场考试中的表现。
进一步，我们想观察同一个学生随不同考试的分数变化情况，我们做一个相邻维度的连接看看。
n = 2 # 考试次数nm= 10 # m个学生 # 这里简单假设所有维度是独立的# 且每个维度上的均值为0，标准差为1# 所以协方差矩阵是一个单位矩阵
mean = np.zeros(n)cov = np.eye(n)# 得到随机变量的采样值f_random = np.random.multivariate_normal(mean, cov, m).T# 把不同维度的值分别指定到对应的横轴上去Xshow = np.linspace(1, n, n).reshape(-1,1)# 开始绘图plt.figure(figsize=(12,8))plt.plot(Xshow, f_random, '-x', linewidth=1, markersize=5, markeredgewidth=2)plt.show()这时，我们增加考试的场数到7（n=7），继续观察。
感觉到哪里不对了吗？ 如果仍然没有感觉，我们进一步增加考试的次数到30。
这下应该感觉了哪里不对劲了吧。
那就是这个图不符合常识，为什么？学生的考试分数完全没有规律，不同学生没有明显的分数差距。
这是因为我们事先做的不同维度独立的假设太理想，事实上时间前后相邻的不同维度是通常不独立的。
这里我们使用一种协方差函数（径向基函数，Radial Basis Function，这里先不用深究，只需要知道是帮我们生成一种常见先验协方差的用的）生成多元高斯分布来替代之前的不同维度独立的多元高斯分布。
如下图。
def kernel(a, b): sqdist = np.sum(a**2,axis=1).reshape(-1,1) + np.sum(b**2,1) - 2*np.dot(a, b.T) return np.exp(-0.5 * sqdist)
n = 30 # 考试次数nm= 10 # m个学生 # 这里假设所有维度不再独立# 每个维度上的均值为0# 协方差矩阵由kernel函数生成mean = np.zeros(n)# 考虑数值的影响，重置横轴scaleXshow = np.linspace(0, 1, n).reshape(-1,1)cov = kernel(Xshow, Xshow)# 得到随机变量的采样值f_prior = np.random.multivariate_normal(mean, cov, m).T
# 开始绘图plt.figure(figsize=(12,8))for i in range(m): plt.plot(Xshow, f_prior, '-x', linewidth=1)
plt.show()这样看起来，有的学生分数在多数考试中均较低，有的学生分数在多数考试中均较高，还有持续进步和持续退步的学生。很合理！
这时候我们可以将维度推广到无限了。假如我们每一个时刻都有一个随机变量，当我们取连续的时刻（区别于之前的离散维度），就得到了无穷维度的高斯分布。值得注意的是，因为维度是无限的，对于所有维度，我们需要得到无穷多个先验的均值和一个无穷维度的协方差矩阵。但是为了简化这个描述，我们干脆使用函数来描述均值和协方差。
对于时刻t ，这个时刻的均值我们用函数取，称为均值函数，
对于任意两个不同时刻t1和t2，这两个时刻上的协方差我们也用一个二元函数取，称为协方差函数或者核函数，cov(t1,t2 ) = k(t1,t2)，之前用到的RBF函数是一种常用的核函数，形式为：
其中
到这里我们对于高斯过程的简单介绍就结束了。
关于高斯过程的应用和其他领域相关之后有机会再给读者介绍。
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