标签:kernel 内积 函数 解释 数据 Theorem Mercer
整个story可以这么说:那些搞svm,ridge regression的人,发现自己的算法对数据集的效果不好,他们认为这可能是因为数据集线性不可分。另外他们发现他们搞出的式子里,出现的都是两个数据点的内积。他们想,我们要是把原始数据集映射到高维可能就线性可分啦,但是这可是内积啊,而且怎么找映射函数呢?这时候Mercer Theorem出现了,简直就是黑暗中的一缕阳光啊!好的,那就构造一个kernel function吧,根据Mercer Theorem,那些原始维度的内积转换到高维内积只需要把数据点带进核函数就ok啦。这不就简单了?结果在数据集上居然很好!!!然后这种方法就有很多时髦名称了。大家都follow么。
机器学习有很多关于核函数的说法,核函数的定义和作用是什么? - 文鸿郴的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/24627666/answer/28460490
标签:kernel,内积,函数,解释,数据,Theorem,Mercer 来源: https://www.cnblogs.com/huzhengyu/p/16205288.html
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。