Kernel Methods理论的几个要点:

  • 隐藏的特征映射函数\(\Phi\)
  • 核函数\(\kappa\):
    • 条件: 对称, 正半定;
    • 合法的每个kernel function都能找到对应的\(\Phi\)
  • kernel matrix
  • 以KPCA, KSVM, KLR为例, 理解如何利用kernel将线性算法转换成非线性的过程和思想, 具体的推导过程倒不是那么重要
  • 表现定理: 最优解\(f\in RKHS \text{ of } \kappa\)

笔记列表:

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