我正在尝试使用高斯过程回归实现贝叶斯优化，我想首先尝试多输出GP。
有很多软件可以实现GP，比如MATLAB中的fitrgp函数和ooDACE工具箱。
但我没有找到任何可用的软件来实现所谓的多输出GP，即预测矢量值函数的高斯过程模型。
那么，是否有任何软件实现了我可以直接使用的多输出高斯处理？
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我不确定我的答案会对您有所帮助，因为您似乎在搜索matlab库。
但是，您可以使用gstat在R中进行共同克里金法。有关使用情况的详情，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。
缺乏进行协同克制的工具部分是由于使用它的相对困难。您需要比简单克里金法更多的假设：特别是，通过交叉协方差函数（https://stsda.kaust.edu.sa/Documents/2012.AGS.JASA.pdf）建模cokriged输出之间的依赖关系。协方差矩阵要大得多，你仍然需要确保它是正定的，根据你的协方差函数，它会变得相当困难......