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雷达卡
MATLAB
实现RIME-GPR
基于霜冰算法（
RIME
）优化高斯过程回归的数据回归预测的详细项目实例
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随着机器学习和数据科学的发展，基于统计学和优化算法的回归预测方法得到了广泛的应用。高斯过程回归（
Gaussian Process Regression
，GPR）作为一种非参数的回归方法，通过高斯过程模型对数据进行预测，具有良好的灵活性和精度。然而，经典的高斯过程回归方法在面对大规模数据时计算复杂度较高，尤其是在高维数据和噪声较大的环境下，其预测效果受到一定影响。为了提高高斯过程回归的性能和适用性，霜冰算法（
RIME
）被提出作为一种优化算法。霜冰算法通过最小化冗余信息的方式提高数据建模精度，优化了数据预测的效率。
霜冰算法（
RIME
，Robust Information Minimizing Estimation
）本质上是一种高效的去噪和信号恢复方法，它通过最大化信息的有效性，最小化冗余信息的方式，改善了数据恢复和模型预测的稳定性。在高斯过程回归的框架 ...
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