polynomial_kernel

sklearn.metrics.pairwise.polynomial_kernel(X, Y=None, degree=3, gamma=None, coef0=1)[исходный код]

Вычисляет полиномиальное ядро между X и Y.

K(X, Y) = (gamma <X, Y> + coef0) ^ degree

Подробнее см. в руководстве пользователя.

Параметры:

X{массивоподобный объект, разреженная матрица} формы (n_samples_X, n_features)

Массив признаков.

Y{массивоподобный объект, разреженная матрица} формы (n_samples_Y, n_features), по умолчанию=None

Необязательный второй массив признаков. Если None, используется Y=X.

degreefloat, по умолчанию=3

Степень ядра.

gammafloat, по умолчанию=None

Коэффициент скалярного произведения векторов. Если значение равно None, по умолчанию используется 1.0 / n_features.

coef0float, по умолчанию=1

Постоянное смещение, добавляемое к масштабированному скалярному произведению.

Возвращает:

kernelndarray формы (n_samples_X, n_samples_Y)

Полиномиальное ядро.

Примеры

>>> from sklearn.metrics.pairwise import polynomial_kernel
>>> X = [[0, 0, 0], [1, 1, 1]]
>>> Y = [[1, 0, 0], [1, 1, 0]]
>>> polynomial_kernel(X, Y, degree=2)
array([[1.     , 1.     ],
       [1.77, 2.77]])