sklearn.gaussian_process#

基于高斯过程的回归和分类。

用户指南。 详见高斯过程章节。

GaussianProcessClassifier

基于拉普拉斯近似的高斯过程分类 (GPC)。

GaussianProcessRegressor

高斯过程回归 (GPR)。

核函数#

一组可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(又称周期核函数)。

kernels.Exponentiation

指数核函数接受一个基本核函数和一个标量参数\(p\),并通过以下方式组合它们:

kernels.Hyperparameter

以命名元组形式表示的核超参数规范。

kernels.Kernel

所有核函数的基类。

kernels.Matern

Matern 核函数。

kernels.PairwiseKernel

sklearn.metrics.pairwise 中核函数的封装器。

kernels.Product

Product 核函数接受两个核函数 \(k_1\)\(k_2\),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

有理二次核函数。

kernels.Sum

Sum 核函数接受两个核函数 \(k_1\)\(k_2\),并通过以下方式组合它们:

kernels.WhiteKernel

白核函数。