Question

Disons que nous avons $ n $ vecteurs bidimensionnels: $$ mathbf {x} _1, DOTS, Mathbf {x} _i, Dots, Mathbf {x} _n = (x_ {1_1}, x_ {1_2 }) ^ T, DOTS, (x_ {i_1}, x_ {i_2}) ^ t, Dots, (x_ {n_1}, x_ {n_2}) ^ t $$ comment définir $ sigma $ pour le Kernel de similitude gaussienne: $$ s ( mathbf {x} _i, mathbf {x} _j) = exp Left (- frac {|| mathbf {x} _i- mathbf {x} _j || ^ 2} {2 Sigma ^ 2} droite) $$

Pas de solution correcte

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