记一下机器学习笔记 核方法与径向基函数网络

这里算是《神经网络与机器学习》第5章的笔记。 其实本章主打的是仍是径向基函数，关于核方法的内容很少。php 核方法的想法就是，把原来线性不可分的样本经过某种非线性变换映射到合适的高维特征空间，使之方便用线性学习器来处理。 径向基函数网络是一种实现方式，其结构相似于单一隐藏层的神经网络，原理是在隐藏层用径向基函数将数据映射到高维特征空间，而后再在输出层对其输出进行线性分类。 这招最经典的应用即是支持

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