PRML讀書會第六章 Kernel Methods（核函數，線性迴歸的Dual Representations，高斯過程 ，Gaussian Processes）

主講人 網絡上的尼采 （新浪微博:@Nietzsche_複雜網絡機器學習） 網絡上的尼采(813394698) 9:16:05  今天的主要內容：Kernel的基本知識，高斯過程。邊思考邊打字，有點慢，各位稍安勿躁。  機器學習裏面對待訓練數據有的是訓練完得到參數後就可以拋棄了，比如神經網絡；有的是還需要原來的訓練數據比如KNN，SVM也需要保留一部分數據--支持向量。 很多線性參數模型都可以通過

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