本文介绍了如何使用Python实现核逼近算法，通过NumPy和scikit-learn库中的RBFSampler进行RBF核函数的近似计算。文章详细展示了从数据准备到使用近似特征进行支持向量机训练的完整过程，强调了核函数选择和参数设置对算法效果的影响。
核逼近（Kernel Approximation）是一种用于近似计算核函数的方法，它可以帮助我们在高维空间中进行高效的计算。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现核逼近算法，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入必要的库和模块。在本例中，我们将使用NumPy库来进行数值计算，以及scikit-learn库中的核逼近模块。
import numpy as np
from sklearn.kernel_approximation import RBFSampler
接下来，我们需要准备一个用于训练的数据集。在这里，我们使用一个简单的示例数据集，其中包含100个二维样本点。
X = np.random.rand(100
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