【Python机器学习】零基础掌握gaussian_process高斯过程中的核函数
什么是核函数（Kernels）？在机器学习和统计学中，核函数用于定义数据点之间的相似度或距离。特别是在高斯过程（Gaussian Processes）中，核函数用于描述数据点之间的关系，从而影响模型的预测。
应用领域和实际作用：核函数广泛应用于回归分析、分类、聚类、异常检测等多个领域。在高斯过程中，不同的核函数可以捕捉数据的不同特性，如周期性、平滑度、局部性等。
文章目录
- CompoundKernel
- ConstantKernel
- DotProduct
- ExpSineSquared
- Exponentiation
- Hyperparameter
- Kernel
- Matern
- PairwiseKernel
- Product
- RBF
- RationalQuadratic
- Sum