機器學習
核函式基本概念
多項式空間和多項式核函式
定義1.1
核或正定核設x
是nr中的乙個子集，稱定義在xx
上的函式zx
是核函式，如果存在乙個從x到
hilbert空間h
的對映hxx
(1.1)
使得對任意的xz
xzxz
x(1.2)
都成立。其中
表示hilbert空間h
中的內積。
定義1.2
d階多項式設n
tnrx
xxx則稱乘積dj
jjxx
x為x的乙個
d階多項式，其中nj
jjd1.
有序齊次多項式空間
考慮維空間中(nr
x)的模式tx
xx，其所有的
階單項式為xx
***x
(1.3)
注意，在表示式
(1.3)
中，我們把xx
和xx看成兩個不同的單項式，
所以稱式
1.3中的單項式為有序單項式。
這個有序單項式張成的是乙個
維特徵空間，
稱為階有序齊
次多項式空間，記為
h。相應地可建立從原空間
r到多項式空間
h的非線性對映hx
***x
xxcx
xxct
t(1.4)
同理，從nr
到d階有序齊次多項式空間
h的對映可表示為hn
jjjx
***c
***x
ctdj
jjdt
ndd(1.
5)這樣的有序單項式dj
jjxx
x的個數為dn
，即多項式空間
h的維數dh
nn。如果在
h中進行內積運算zc
xcdd
當n和d
都不太小時，
多項式空間
h的維數dh
nn會相當大。如當nd
時，維數可達到上億維。顯然，在多項式空間
h中直接進
行內積運算將會引起「維數災難」問題，那麼，如何處理這個問題呢？
我們先來考查dn
的情況，計算多項式空間
h中兩個向量的內積
機器學習裡面的基函式 機器學習中的基本函式以及概念
本人和大家一樣，身為碼農出身，剛接觸機器學習想好好學習的時候總能看到各式各樣的數學公式以及看起來就讓人頭大的函式表示式和推導過程。剛開始就是硬著頭皮去一步一步的看推導。看著看著發現自己越看越迷糊，成果就是機器學習知識還是一竅不通，可以說是還沒入門。後面自己試著跳過複雜的公式和推敲過程，先從概念入手，...
機器學習裡面的樹形模型
1.決策樹不用考慮scaler。2,xgboost 缺失值都可以不用考慮。3.libsvm的資料格式及使用方法總結 首先介紹一下 libsvm 的資料格式 label 1 value 2 value label 是類別的標識，比如上節 train.model 中提到的 1 1 你可以自己隨意定，比如...
機器學習之核函式
建議看這個，中文的 這裡面會講解kernel 的基本概念,svm,lda,lr，pca等如何使用kernel版本 本文大致講解核函式的定義，限制，使用等 機器學習中，對於線性可分的情況研究的比較透徹，可以採用svm lr 感知機等成熟的機器學習模型，但是很多情況是我們希望我們的模型學習非線性的模型。...