【機器學習基礎】核方法

本系列爲《模式識別與機器學習》的讀書筆記。 一，對偶表示 有這樣⼀類模式識別的技術：訓練數據點或者它的⼀個⼦集在預測階段仍然保留並且被使⽤。許多線性參數模型可以被轉化爲⼀個等價的「對偶表⽰」。對偶表⽰中，預測的基礎也是在訓練數據點處計算的核函數（kernel function）的線性組合。對於基於固定⾮線性特徵空間（feature space）映射 ϕ ( x ) \boldsymbol{\phi

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