sigmoid_kernel

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

Вычисляет сигмоидное ядро между X и Y.

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

Подробнее см. в руководстве пользователя.

Параметры:

X{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples_X, n_features)

Массив признаков.

Y{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples_Y, n_features), default=None

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

gammafloat, default=None

Коэффициент скалярного произведения векторов. Если None, по умолчанию равен 1.0 / n_features.

coef0float, default=1

Постоянное смещение, добавляемое к масштабированному скалярному произведению.

Возвращает:

kernelndarray of shape (n_samples_X, n_samples_Y)

Сигмоидное ядро между двумя массивами.

Примеры

>>> from sklearn.metrics.pairwise import sigmoid_kernel
>>> X = [[0, 0, 0], [1, 1, 1]]
>>> Y = [[1, 0, 0], [1, 1, 0]]
>>> sigmoid_kernel(X, Y)
array([[0.76, 0.76],
       [0.87, 0.93]])