前言 Kriging是一种基于高斯过程建模的代理模型，也称为高斯过程回归，是一种用于空间插值和预测的统计方法。最早由丹尼斯·克里金在地质学中提出，通过已知数据点来预测未知点的值，适用于具有空间相关性的情况。 Kriging用于回归问题，具体原理的解释可参考SMT工具箱[1]或在微信公众号、CSDN和B站等网站检索学习。 笔者认为，对于代理模型/机器学习算法理论的学习应配合具体案例代码。因

以下为转帖 http://www2.imm.dtu.dk/projects/dace/ http://www.imm.dtu.dk/~hbni/dace/【已经失效】  对比的工具：https://cn.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59960-krigingtoolbox DACE A Matlab Krigin