# 定义核函数 def kernel(X1, X2, sigma=1.0): return np.exp(-np.linalg.norm(X1 - X2) ** 2 / (2 * sigma ** 2))中文解释

这段代码定义了一个核函数，用于支持向量机（SVM）中的核方法。其中：

- X1和X2分别代表两个样本的特征向量；
- sigma是一个超参数，用于调节核函数的形状；
- np.linalg.norm(X1 - X2)计算了X1和X2之间的欧几里得距离；
- ** 2表示对距离进行平方；
- np.exp(-np.linalg.norm(X1 - X2) ** 2 / (2 * sigma ** 2))计算了核函数的值，即两个样本之间的相似度。

在SVM中，核函数的作用是将原始特征空间映射到一个更高维的特征空间，使得原本不可分的样本变得线性可分。常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数、径向基函数（RBF）核函数等。