GPy RBF內核實現

Question

在rbf.py中，k（r）在數學上定義為：

k(r) = \sigma^2 \exp \\bigg(- \\frac{1}{2} r^2 \\bigg)

但是，rbf.py中的K_of_r方法跳過sigma ^ 2，而是使用sigma（self.variance）。 我是否在這里缺少某些東西，或者它是實現K_of_r方法的錯誤？

 def K_of_r(self, r):
        return self.variance * np.exp(-0.5 * r**2)

我認為實施應為：

 def K_of_r(self, r):
        return (self.variance ** 2) * np.exp(-0.5 * r**2)

Answer 1

sigma是標准偏差。 方差等於標准偏差的平方。 因此sigma ^ 2 =方差。