本文提出了一种基于稀疏高斯过程的框架，有效处理分类问题并降低分类错误率。研究介绍了EigenGP方法，展示了其在稀疏贝叶斯模型中的优越预测性能。同时，探讨了高斯过程的鲁棒性估计及其在深度学习中的应用，提出了SigGPDE框架以优化序列数据处理，显著提高计算效率和分类性能。

本文提出了一种基于稀疏高斯过程的框架，旨在有效处理分类问题并降低分类错误率。通过结合基本核函数和贝叶斯方法，改进了时间序列数据的建模与预测。新方法GP-Tree在多类分类中表现优异，并在大规模数据集上展现出强大的推断能力。此外，P-ROCKET算法通过特征选择实现快速特征提取，提升了时间序列分类的效率。

本文介绍了一种新型稀疏高斯过程模型，结合全局稀疏近似和紧支撑协方差函数，表现优于传统方法。研究探讨了高斯过程在数据稀缺场景下的应用，提出新核函数以提升性能，并分析了近似算法在大规模样本中的有效性。

本文介绍了一种基于稀疏高斯过程回归的变分推断方法，解决了高斯过程模型在大规模数据集下的可扩展性问题。实验结果表明，该方法在非线性动态系统和复杂数据集中的表现优越，尤其在潜变量建模和数据填充方面效果显著。

本文综述高斯过程研究，涵盖新核函数设计、时间序列非参数预测与降噪、MSGP框架的复杂度优化、状态空间模型系统识别、核化多任务建模、稀疏在线分类、线性时间变分推断及非平稳核学习。