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高斯核函数的名称比较多，以下名称指的都是高斯核函数：
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高斯核函数。
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RBF（Radial Basis Function Kernel）。
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径向基函数。
高斯核函数的数学表达式为：
其中：
- xxx 和 yyy 是输入空间中的两个向量。
- ∥x−y∥表示 x 和 y 之间的欧几里得距离。
- σ是核函数的参数，控制着高斯核的宽度。它决定了核函数的平滑程度和影响范围。
高斯核函数的特点：
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局部性：高斯核函数的值随着 xxx 和 yyy 之间的距离增大而快速减小，因此它具有局部性，即它主要关注输入空间中相对较近的点。
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平滑性：高斯核函数是光滑的，并且连续可导。这使得它能够在数据的非线性关系上进行有效的建模。
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参数选择：核宽度 σ\sigmaσ 是一个关键参数，需要通过交叉验证等方法来选择，以确保模型的性能。
python代码：
def _gaussian_kernel(self, x1, x2):"""计算高斯核函数"""norm = torch.sum((x1 - x2) ** 2, dim=1)return torch.exp(-norm / (2 * self.sigma ** 2))