En este kernel tenemos un único parámetro ajustable: γ (o σ), que deberá ser escogido muy cuidadosamente, pues, si es demasiado pequeño, la exponencial tenderá a comportarse linealmente. Y si es demasiado grande, la función será demasiado sensible a los datos de entrenamiento (tendiendo al sobreentrenamiento):

Este kernel es, probablemente, el más comúnmente usado (es el kernel usado por Scikit-Learn por defecto).