MATLAB 2015b 的高斯回归工具，确实挺方便。用fitrgp建个模型就能跑出结果，不用折腾一堆配置。你只要把数据整理好，输入特征放X里，响应变量放Y里，几行代码模型就出来了，响应也快，结果也靠谱。

高斯回归其实没那么玄乎，说白了就是线性回归+高斯误差。你看这公式：y = β₀ + β₁x₁ + ... + βₖxₖ + ε，是不是挺眼熟？误差项ε服从正态分布，噪声还挺自然。用 MATLAB 自带的工具箱，不用你去单独实现概率分布，省心不少。

创建模型就一句话：

m = fitrgp(X, Y);
默认用的是 RBF 核，适合大多数情况。如果你对模型参数有要求，可以加上'OptimizeHyperparameters'来自动优化，挺智能的。

预测也方便，用predict就完事了：

y_pred = predict(m, new_X);
你也可以拿residuals看看误差：
residuals = Y - predict(m, X);
对模型效果一目了然。

调参怕麻烦？MATLAB 也考虑到了，加个'OptimizeHyperparameters', 'on'，它自动给你跑最大似然优化，省时省力。

可视化也不难，用plot和plotResiduals看看回归曲线和残差分布：

plot(m);
plotResiduals(m, 'linear');
数据表现怎么样，一眼就能看出来。

模型要复用？用save和load保存/加载就行：

save('gaussian_regression_model.mat', 'm');
loaded_m = load('gaussian_regression_model.mat');
适合重复测试或者大项目里调用。

如果你拿到“高斯 matlab2015b”的压缩包，直接解压，按上面这些步骤来一遍就差不多能跑起来了。记得看看数据格式，X和Y要分清，不然模型效果会偏。