机器学习sklearn.metrics.pairwise.rbf_kernel介绍
使用：sklearn.metrics.pairwise.rbf_kernel(X, Y=None, gamma=None)介绍：计算X和Y之间的rbf（高斯）内核：K(x, y) = exp(-gamma ||x-y||^2)参数说明Xarray of shape (n_samples_X, n_features)Yarray of shape (n_samples_Y, n_features)g
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使用：
sklearn.metrics.pairwise.rbf_kernel(X, Y=None, gamma=None)
介绍：
计算X和Y之间的rbf（高斯）内核：
K(x, y) = exp(-gamma ||x-y||^2)
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| X | array of shape (n_samples_X, n_features) |
| Y | array of shape (n_samples_Y, n_features) |
| gamma | float, default None（如果为None，则默认为1.0 / n_features） |
| 返回值 | 说明 |
| kernel_matrix | array of shape (n_samples_X, n_samples_Y) |
详见：
https://scikit-learn.org.cn/view/128.html#6.8.5%20RBF%20%E6%A0%B8
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