核方法的理解

时间 2020-12-30

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核方法在非线性分类问题上有很好的解决思路，应用于学习器SVM以及降维KPCA上，当然二者路径也不同，SVM就是从低维不可分映射到高维可分，而KPCA是从低维不可分映射到高维后再降维到低维可分，但都脱离不来这个核方法。核方法的原理大致是：在将低维映射到高维的过程中，如果在高维空间计算点积，其复杂度可想而知，但通过核函数可以在低维空间内得到高维空间的点积。理解的核心在于：核函数如何做到这点呢？通

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