kernel_function 不是有效参数名称。

如果你使用的是fitcdiscr函数，那么确实不存在'kernel_function'参数。因为fitcdiscr是用于训练线性判别分析分类器模型的函数，它只支持线性核函数。如果你想使用非线性核函数，例如高斯径向基函数，应该使用fitcsvm函数，它是用于训练支持向量机分类器模型的函数。在fitcsvm函数中，'KernelFunction'参数是用于指定核函数类型的，可以设置为'rbf'来使用高斯径向基函数。例如，你可以这样编写代码：

SVMStruct = fitcsvm(feature_train, label_train, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 1);

其中，feature_train是训练数据集，label_train是训练数据的标签，'KernelFunction'参数设置为'rbf'表示使用高斯径向基函数，'KernelScale'参数设置为1表示径向基函数的参数为1。

相关问题

R语言核函数add_kernel

R语言中的 add_kernel 函数用于添加核函数。核函数是一种常用的非参数统计方法，常用于密度估计、回归分析、分类分析等领域。在 R 语言中，可以使用核函数来对数据进行平滑处理，同时也可以用于分类和聚类分析。

add_kernel 函数的语法如下：

add_kernel(name, kernel_function)

参数说明：

- name：要添加的核函数的名称。
- kernel_function：一个函数，用于计算核函数的值。

示例：

下面示例展示了如何使用 add_kernel 函数来添加一个 Gaussian 核函数：

# 定义 Gaussian 核函数
gaussian_kernel <- function(x) {
  exp(-0.5 * x ^ 2)
}

# 添加 Gaussian 核函数
add_kernel("gaussian", gaussian_kernel)

# 使用 Gaussian 核函数进行平滑处理
x <- rnorm(100)
y <- runif(100)
smoothed_y <- smooth.spline(x, y, kernel = "gaussian")

在上面的示例中，我们首先定义了一个 Gaussian 核函数，然后使用 add_kernel 函数将其添加到 R 中。最后，我们使用 Gaussian 核函数对数据进行平滑处理。

AttributeError: 'function' object has no attribute 'training_scope'

这个错误通常是由于TensorFlow版本不兼容或者导入的模块不正确导致的。建议您检查以下几个方面：

1. 检查您的TensorFlow版本是否正确。某些版本的TensorFlow可能不支持某些函数或属性。您可以尝试升级或降级TensorFlow版本，或者查看您使用的版本是否支持所需的函数或属性。

2. 检查您的代码是否正确导入了所需的模块。如果您使用了某个模块中不存在的函数或属性，就会出现这个错误。您可以检查您的代码中是否正确导入了所需的模块，并且模块是否存在所需的函数或属性。

3. 检查您的代码中是否存在命名冲突。如果您在代码中定义了与TensorFlow中已有的函数或属性同名的变量或函数，就会出现这个错误。您可以尝试更改变量或函数的名称，以避免命名冲突。

以下是一个可能的解决方案：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.framework.python.ops import add_arg_scope, arg_scope

# 定义一个函数，并使用training_scope装饰器
@add_arg_scope
def my_function(inputs, is_training=True):
    # 在函数中使用arg_scope
    with arg_scope([tf.layers.conv2d], activation=tf.nn.relu):
        conv1 = tf.layers.conv2d(inputs, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same")
        conv2 = tf.layers.conv2d(conv1, filters=64, kernel_size=[3, 3], padding="same")
        pool = tf.layers.max_pooling2d(conv2, pool_size=[2, 2], strides=2)
        flat = tf.layers.flatten(pool)
        dense = tf.layers.dense(flat, units=128, activation=tf.nn.relu)
        dropout = tf.layers.dropout(dense, rate=0.5, training=is_training)
        logits = tf.layers.dense(dropout, units=10)
        return logits
# 使用函数，并传入is_training参数
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])
logits = my_function(inputs, is_training=True)

# 在训练时传入is_training=True，在测试时传入is_training=False