学习笔记|核技巧在支持向量机中的应用
【摘要】 同样,分类决策函数中的内积也可以用核函数代替,而分类决策函数式成为也就是说,在核函数K(x,z)给定的条件下,可以利用解线性分类问题的方法求解非线性分类问题的支持向量机。学习是隐式地在特征空间进行的,不需要显式地定义特征空间和映射函数。这样的技巧称为核技巧,它是巧妙地利用线性分类学习方法与核函数解决非线性问题的技术。在实际应用中,往往依赖领域知识直接选择核函数,核函数选择的有效性需要通过实验...
同样,分类决策函数中的内积也可以用核函数代替,而分类决策函数式成为

也就是说,在核函数K(x,z)给定的条件下,可以利用解线性分类问题的方法求解非线性分类问题的支持向量机。学习是隐式地在特征空间进行的,不需要显式地定义特征空间和映射函数。这样的技巧称为核技巧,它是巧妙地利用线性分类学习方法与核函数解决非线性问题的技术。在实际应用中,往往依赖领域知识直接选择核函数,核函数选择的有效性需要通过实验验证。
参考文献
【1】统计学习方法(第2版),李航著,清华大学出版社
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