用numpy实现各向同性平方指数核

各向同性平方指数核是一种常用的核函数，在机器学习和模式识别领域被广泛应用于支持向量机（SVM）和其他核方法。它的数学表达式为：

K(x, y) = exp(-||x-y||^2 / (2 * sigma^2))

其中，x和y是输入样本，||x-y||表示欧几里得距离，sigma为核函数的带宽参数，控制了核函数的平滑程度。

各向同性平方指数核函数的优势在于它能够将数据映射到高维空间，并能够很好地处理非线性可分问题。它的应用场景包括图像识别、文本分类、异常检测等。

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需要注意的是，在实际应用中，各向同性平方指数核函数的带宽参数sigma的选择会影响模型的性能，需要根据具体问题进行调优。