sklearn.gaussian_process

基于高斯过程的回归和分类。

**用户指南。** 更多详情请参考 高斯过程 部分。

GaussianProcessClassifier	基于拉普拉斯近似的 Gaussian process 分类 (GPC)。
GaussianProcessRegressor	高斯过程回归 (GPR)。

核函数

一组可以通过运算符组合并在高斯过程中使用的核函数。

kernels.CompoundKernel	由一组其他核函数组成的核函数。
kernels.ConstantKernel	常数核函数。
kernels.DotProduct	点积核函数。
kernels.ExpSineSquared	指数正弦平方核函数（又名周期核函数）。
kernels.Exponentiation	指数核函数接受一个基核函数和一个标量参数 \(p\)，并通过以下方式组合它们：
kernels.Hyperparameter	以命名元组的形式指定核函数超参数。
kernels.Kernel	所有核函数的基类。
kernels.Matern	马特恩核函数。
kernels.PairwiseKernel	sklearn.metrics.pairwise 中核函数的包装器。
kernels.Product	Product 核函数接收两个核函数 \(k_1\) 和 \(k_2\)，并通过以下方式组合它们：
kernels.RBF	径向基函数核（又称平方指数核）。
kernels.RationalQuadratic	有理二次核。
kernels.Sum	Sum 核函数接收两个核函数 \(k_1\) 和 \(k_2\)，并通过以下方式组合它们：
kernels.WhiteKernel	白核。