高斯核函数python代码

高斯核函数也称为径向基函数（RBF）核函数，是常用的核函数之一，它在机器学习中被广泛应用。以下是实现高斯核函数的 Python 代码：

import numpy as np

def gaussian_kernel(x1, x2, sigma):
    """
    Computes the Gaussian kernel between two vectors x1 and x2.
    
    Parameters:
    x1 -- array_like, shape (n, )
    x2 -- array_like, shape (n, )
    sigma -- float, parameter for the Gaussian kernel
    
    Returns:
    sim -- float, similarity score
    """
    # Convert to numpy arrays if necessary
    x1, x2 = np.array(x1), np.array(x2)
    
    # Compute the squared Euclidean distance between the two vectors
    dist_squared = np.sum((x1 - x2) ** 2)
    
    # Compute the Gaussian kernel
    sim = np.exp(-dist_squared / (2 * sigma ** 2))
    
    return sim

其中，x1 和 x2 是两个向量，sigma 是高斯核函数的参数。函数返回两个向量之间的相似度得分。