在Python的scikit-learn库中进行径向基函数核的线性组合回归分析
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本题仅用于练习，不具有其他实际意义。
选用高斯基函数构建线性回归模型，通过调用sklearn.gaussian_process.GaussianProcessRegressor实现回归分析，并借此机会掌握三维图形的绘制方法。
代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel as C
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
test = np.array([[2004,98.31]])
data = np.array([
[2001,100.83,410],全部评论 (0)
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