sklearn.gaussian_process

基于高斯过程的回归和分类。

User guide. 看到 高斯过程 部分了解更多详细信息。

GaussianProcessClassifier	基于拉普拉斯近似的高斯过程分类。
GaussianProcessRegressor	高斯过程回归（GPT）。

内核

一组可以通过操作符组合并用于高斯过程的核。

kernels.CompoundKernel	由一组其他内核组成的内核。
kernels.ConstantKernel	常数核。
kernels.DotProduct	点产品内核。
kernels.ExpSineSquared	Exp-Sine-Squared内核（又名周期内核）。
kernels.Exponentiation	Exponentiation内核接受一个基本内核和一个纯量参数 \(p\) 并通过将它们结合起来
kernels.Hyperparameter	以命名字节形式的内核超参数规范。
kernels.Kernel	所有内核的Base Class。
kernels.Matern	Matern内核。
kernels.PairwiseKernel	sklearn.metrics.pairwise中的内核包装。
kernels.Product	的 Product 内核需要两个内核 \(k_1\) 和 \(k_2\) 并通过将它们结合起来
kernels.RBF	Radial basis function kernel (aka squared-exponential kernel).
kernels.RationalQuadratic	有理二次核。
kernels.Sum	的 Sum 内核需要两个内核 \(k_1\) 和 \(k_2\) 并通过将它们结合起来
kernels.WhiteKernel	白核。