我试图了解如何计算高斯过程的后验概率。我正在使用Matern内核ker=GPy.kern.Matern32(10,ARD=True)均值由下式给出K(xtest,xtrain)*K(xtrain,xtrain)^{-1}*ytrain当尝试计算第二个乘法时：|||我收到奇点错误，实际上ker.K(xTrain,xTrain)的行列式为零。

因为我需要在大量点上训练我的GP，所以我不仅想保存优化的超参数ker=GPy.kern.Matern32(nc,ARD=True)m=GPy.models.GPRegression(xTrain,np.reshape(yTrain,(-1,1)),ker,noise_var=1e-8)m.Mat32.lengthscale.constrain_bounded(0.01,5e0)m.Mat32.variance.constr