Python 2.7 scikit学习多核和伽马值？

我将以以下格式使用带多项式内核的scikit SVC：（1+xTn.xm）^4。 意义（一加上xTn.xm的乘积）为4度。xTn是转置的xn值。 当我查看scikit文档时，它们指定了SVC的参数：

参数“degree”是相关的，我应该使用4。 参数coef0是相关的，我应该使用值1。对吗？

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在“多边形”的情况下，伽马射线非常不清楚。我应该为libsvm文档中的gamma使用哪个值：

（gamma*u'*v+coef0）^degree

（scikit学习基于SVC模型）。我们始终欢迎改进文档的请求：）

谢谢！在这种情况下，我应该使用gamma=1，因为我不需要它。看见我认为我们决定不把所有的细节都放在文档字符串中，而是把这个注释放在其中：关于所提供的内核函数的精确数学公式，以及

gamma

，

coef0

和

degree

如何相互影响的细节，请参阅叙述性文档中的相应部分：：ref:

svm\u内核

我认为这是一个错误。docstring应该解释所有参数的含义，公式是最简洁的方法。

    degree : int, optional (default=3)
 |      Degree of kernel function.
 |      It is significant only in 'poly' and 'sigmoid'.
 |  
 |  gamma : float, optional (default=0.0)
 |      Kernel coefficient for 'rbf' and 'poly'.
 |      If gamma is 0.0 then 1/n_features will be used instead.
 |  
 |  coef0 : float, optional (default=0.0)
 |      Independent term in kernel function.
 |      It is only significant in 'poly' and 'sigmoid'.