我有两个向量：
x, size 3*46208
y, size 1*46208
我想使用Sklearn库(在Python中(将这些数据拟合到高斯模型中。我是这样做的：
kernel = ConstantKernel() + Matern(length_scale=1, nu=5/2) + WhiteKernel(noise_level=1)
gp = gaussian_process.GaussianProcessRegressor(kernel=kernel)
gp.fit(X, y_norm)
这给了我以下错误：MemoryError
如果我只取 1000 行而不是 46208，它可以工作，但如果我取 10000 行，它会崩溃。
如果我做数学运算，浮点数需要 8 个字节，我们需要(对于 10000 行(：
8 * 10000 * 4 = 320000 bytes = 320 Mb
对我来说，它应该有效，但我可能弄错了。有什么想法，建议吗？
PS：我正在使用PyCharm IDE
。谢谢！
10k 应该不是问题，实际上唯一的限制是系统上可用于 Python 解释器的内存。
您可以强制垃圾回收器释放内存
gc.collect()
增加掉期大小