python定义高斯核函数

高斯核函数，也叫径向基函数（Radial Basis Function, RBF），是一种常用的核函数。其定义如下：

$$K(x,y)=\exp(-\frac{\|x-y\|^2}{2\sigma^2})$$

其中，$x$和$y$为输入的两个向量，$\|\cdot\|$表示向量的模长，$\sigma$为控制函数形状的参数。

以下是Python中定义高斯核函数的示例代码：

import numpy as np

def gaussian_kernel(x, y, sigma):
    # 计算向量之间的欧几里得距离
    distance = np.linalg.norm(x - y)
    # 计算高斯核函数值
    kernel_val = np.exp(-distance ** 2 / (2 * (sigma ** 2)))
    return kernel_val

其中，`np.linalg.norm()`函数用于计算向量之间的欧几里得距离。在实际应用中，可以使用更高效的向量化计算方法来加速计算。

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x轴分别表示'线性核函数', '多项式核函数', '高斯核函数', 'Sigmoid核函数' python的代码

如果你要在x轴上显示'线性核函数', '多项式核函数', '高斯核函数', 'Sigmoid核函数'这四个标签，可以在调用`plt.xticks()`函数时，将标签和对应的位置传入。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 已知算法类别与识别率，按顺序存储
algorithm_type = ['linear', 'polynomial', 'gaussian', 'sigmoid']
accuracy = [0.75, 0.82, 0.88, 0.70]

# 定义颜色
color_list = ['red', 'blue', 'green', 'purple']

# 绘制柱状图
plt.bar(range(len(algorithm_type)), accuracy, color=color_list)

# 设置标题和轴标签
plt.title('Yala')
plt.xlabel('Kernel Function Type')
plt.ylabel('Accuracy')

# 设置x轴标签和位置
plt.xticks(range(len(algorithm_type)), ['Linear', 'Polynomial', 'Gaussian', 'Sigmoid'])

# 设置y轴起始点和终点
plt.ylim(0.70, 1)

# 设置y轴刻度间隔
plt.yticks([i/20 for i in range(14)], ['0.70', '', '0.80', '', '0.90', '', '1.00'])

# 显示图形
plt.show()

这样，就可以在x轴上显示'线性核函数', '多项式核函数', '高斯核函数', 'Sigmoid核函数'这四个标签。效果如下图所示：


已知算法类别与识别率，怎么做柱状图，线性核函数用红色表示识别率0.87，多项式核函数用蓝色表示识别率0.90，高斯核函数用绿色表示识别率0.95，Sigmoid用紫色表示识别率0.93 Yala为标题，Y轴0.70为起始点，间隔0.05，1为终点，x轴分别表示线性核函数'， '多项式核函数'， '高斯核函数'， 'Sigmoid核函数 python代码

以下是您所需的Python代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
categories = ['线性核函数', '多项式核函数', '高斯核函数', 'Sigmoid核函数']
accuracies = [0.87, 0.90, 0.95, 0.93]
colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple']

# 绘制柱状图
plt.bar(categories, accuracies, color=colors)

# 添加标题和轴标签
plt.title('Yala')
plt.xlabel('核函数')
plt.ylabel('识别率')

# 设置y轴范围和刻度
plt.ylim([0.7, 1])
plt.yticks([0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1])

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，即可得到您所需的柱状图。