学习笔记：机器学习之支持向量 Sparse kernel learning
核函数分类器通常是主要由权重向量和特征空间构成 公式以下： 变形为： 于是能够看出Nxv的大小影响了分类速率。因此提出了将Nxv优化最小同时，特征空间线性可分并且损失最小. 损失以下： 因此Sparse kernel learning 主要是创建模型去选取xv向量。能够详见rsvm. 参考文献： 点击打开连接
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