При использовании RBF Kernel из scikit-learn руководство пользователя гласит, что при установке gamma на сигма-отрицательный квадрат ядро становится гауссовым ядром дисперсии сигма-квадрат. Вот цитата:
Где я могу получить значение для Sigma?
Это стандартное отклонение чего-либо?
Рассчитывается ли сигма из двух входных векторов xi и xj или мне нужны два полных набора данных?
Тогда вычисленное значение для сигмы действительно увеличивается только до степени -2?
Вот мой текущий Python код проблемы:
def gaussian_kernel(x_i, x_j):
# if gamma = sigma negative square then the kernel is known as the
# Gaussian kernel of variance sigma square
sigma = 0 #???
gamma = sigma**-2 # <- is this even correct?
kernel_result = rbf_kernel(x_i, x_j, gamma)
return kernel_result