我想知道的是：与其他方法（例如逻辑回归、线性回归和支持向量回归）相比，为什么GPR特别适合时间序列数据？GPR的优势是什么？提前感谢您的帮助~

回答：

简短回答：标准的（贝叶斯）回归方法通常将所有变量视为同等重要，因此不包含系统进展的信息。例如，一个常见的假设是概率密度是可分离的 p(x_1, ... x_N) = p(x_1) * ... * p(x_N)。

像隐马尔可夫模型这样的方法（如果我记得正确的话，还有高斯过程，参见Bishop的机器学习），则使用条件概率密度（一个马尔可夫过程），例如：

p(x_1, ... x_N) = p(x_N | x_{N-1}) * ... * p(x_2 |x_1) * p(x_1)

这样就可以纳入系统演变的一些信息。