機器學習中內核的祕密：著名案例教你構建它！

全文共1576字，預計學習時長3分鐘 內核是映射空間中兩個向量之間的相似性度量（關於內核的詳細情況，請參考文末鏈接）。本文將帶你瞭解一些有名的內核，以及如何組合它們生成其他內核。 注意：在本文的例子中，爲達到繪圖目的，x’是一維的向量，並且把x ’的值固定爲2。 線性核 這個內核的超參數是標準差和偏移量參數c。直觀地講，這個內核是什麼意思?如果取一個特定的x並將它與所有其他的x’進行比較，會得到一

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