記一下機器學習筆記 核方法與徑向基函數網絡

這裏算是《神經網絡與機器學習》第5章的筆記。 其實本章主打的是仍是徑向基函數，關於核方法的內容很少。php 核方法的想法就是，把原來線性不可分的樣本經過某種非線性變換映射到合適的高維特徵空間，使之方便用線性學習器來處理。 徑向基函數網絡是一種實現方式，其結構相似於單一隱藏層的神經網絡，原理是在隱藏層用徑向基函數將數據映射到高維特徵空間，而後再在輸出層對其輸出進行線性分類。 這招最經典的應用即是支持

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