scikit学习中是否有任何内置的线性内核库，如RBF，SE？答案

【问题标题】：Is there any built in library for linear kernel in scikit learn like RBF, SE?scikit学习中是否有任何内置的线性内核库，如RBF，SE？
【发布时间】：2020-08-13 17:15:34
【问题描述】：

我想为数据集将线性核与 RBF 相乘，但找不到实现线性核的方法。我怎样才能在这里实现线性内核。例如 RBF、SE 可以在 Scikit 学习中使用：

k2 = 2.0**2 * RBF(length_scale=100.0)  

k_exp = ExpSineSquared(length_scale=1.0, periodicity=1.0,
                       periodicity_bounds="fixed")

【问题讨论】：

标签： scikit-learn kernel gaussian

【解决方案1】：

在 scikit-learn 中用于高斯过程的线性内核以 DotProduct kernel 的形式提供。根据 Rasmussen 和 Williams 的gaussian processes book（第 4.2.2 章），设置 sigma_0=0 给出齐次线性核，否则为非齐次线性核。在 scikit here 中有一个使用 DotProduct 内核的示例。在高斯过程的情况下，您不必将向量输入提供给 DotProduct，因为您将在调用 .fit(X,Y) 函数时提供它们。

如果您希望两个向量的点积来检查它们的相似性，那么您可以使用linear kernel，它给出两个向量的点积（检查稀疏输入）。最后请注意，linear kernel 没有任何可选的噪声项，而DotProduct kernel 有。

【讨论】：

我也找到了这个 (scikit-learn.org/stable/modules/generated/…)。我应该在这里传递什么参数？
我已经编辑了我的答案，因为我没有明确表示点积是用于高斯过程。从您上面给出的代码看来，您正在准备用于高斯过程的内核？