高斯核做非线性回归的代码实现

很高兴能够为您解答问题。以下是高斯核非线性回归的代码实现：

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import rbf_kernel

class KernelRidgeRegression:
    def __init__(self, alpha=0.1, kernel='linear', gamma=None):
        self.alpha = alpha
        self.kernel = kernel
        self.gamma = gamma

    def fit(self, X, y):
        if self.kernel == 'linear':
            self.K = X @ X.T
        elif self.kernel == 'rbf':
            self.K = rbf_kernel(X, X, gamma=self.gamma)
        else:
            raise ValueError('Invalid kernel type')

        self.alpha_ = np.linalg.inv(self.K + self.alpha * np.eye(X.shape[0])) @ y
        self.X_fit_ = X

    def predict(self, X):
        if self.kernel == 'linear':
            K = X @ self.X_fit_.T
        elif self.kernel == 'rbf':
            K = rbf_kernel(X, self.X_fit_, gamma=self.gamma)
        else:
            raise ValueError('Invalid kernel type')

        return K @ self.alpha_

其中，alpha是正则化参数，kernel表示核函数类型，gamma是高斯核的带宽参数。fit函数中计算的K是核矩阵，根据不同的核函数类型进行计算。predict函数中，计算测试样本与训练样本之间的核矩阵，然后使用训练好的参数进行预测。

希望以上代码可以解决你的问题。