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Gaussian Process Regression (GPR) 是一种基于高斯过程的非参数贝叶斯回归方法，旨在通过学习输入与输出之间的映射关系，实现对连续变量的预测。GPR 具有灵活的概率建模能力，能够提供预测值的不确定性估计，广泛应用于机器学习、时间序列分析和优化等领域。在 Miscellaneous 任务中，GPR 作为一种强大的回归工具，其在处理小样本和非线性数据方面展现出显著优势。