核函式的運用

2021-07-16 06:56:32 字數 765 閱讀 5360

詳細的公式什麼的,網路上搜尋kernel function, kernel methods 有很多,我就不仔細說了,簡單地說說背後的intuition。

intuition也很簡單,比如我們有乙個一維的資料分布是如下圖的樣子,你想把它用乙個直線來分開,你發現是不可能的,因為他們是間隔的。所以不論你畫在哪,比如綠色豎線,都不可能把兩個類分開。

但是我們使用乙個簡單的公升維的方法,把原來一維的空間投射到二維中,x->(x, x^2)。比如:

0->(0,0) 

1->(1,1)

2->(2,4)

這時候就線性可分了

再舉個例子,在乙個二維平面裡面,這樣的情況是不可能只用乙個平面來分類的,但是只要把它投射到三維的球體上,就可能很輕易地分類。

理論上,由於train set是有限的,當你把data投射到無限維度的空間上是一定可以在train set上完美分類的,至於在test set上當然就呵呵(不太清楚作者意思)了。

記得要選取合適(試試各種)kernel function來「避免過擬合」。

(來自知網整理)

參考:here

核函式運用

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