核函式要滿足的條件稱為mercer』s condition。
核函式的作用就是隱含著乙個從低維空間到高維空間的對映，而這個對映可以把低維空間中線性不可分的兩類點變成線性可分的。
在機器學習中常用的核函式，一般有這麼幾類，也就是libsvm中自帶的這幾類：
1) 線性：k(v_1,v_2) = (v_1,v_2)
2) 多項式：k(v_1,v_2)=(\gamma(v_1,v_2)+c)^n
3) radial basis function：k(v_1,v_2)=\exp(-\gamma||v_1-v_2||^2)
核函式只是用來計算對映到高維空間之後的內積的一種簡便方法。
一般英文文獻對kernel有兩種提法，一是kernel function，二是kernel trick。從trick一詞中就可以看出，這只是一種運算技巧而已，不涉及什麼高深莫測的東西。
機器學習 啟用函式理解
作用 tf呼叫 公式影象 導數優點 缺點sigmoid 梯度反向傳遞時導致梯度 和梯度消失 其中梯度 發生的概率非常小 而梯度消失發生的概率比較大。sigmoid輸出永遠是正數 非零中心 tanh 輸出 1，1 沒有解決 梯度消失問題 relu 不會有梯度消失問題 輸入負數，則完全不啟用，relu函...
機器學習之核函式
建議看這個，中文的 這裡面會講解kernel 的基本概念,svm,lda,lr，pca等如何使用kernel版本 本文大致講解核函式的定義，限制，使用等 機器學習中，對於線性可分的情況研究的比較透徹，可以採用svm lr 感知機等成熟的機器學習模型，但是很多情況是我們希望我們的模型學習非線性的模型。...
機器學習 SVM（核函式 高斯核函式RBF）
1 格式 2 多項式核函式 對傳入的樣本資料點新增多項式項 新的樣本資料點進行點乘，返回點乘結果 一維特徵的樣本，兩種型別，分布如圖，線性不可分 為樣本新增乙個特徵 x2 使得樣本在二維平面內分布，此時樣本在 x 軸公升的分布位置不變 如圖，可以線性可分 3 優點 特點 一般將原始樣本變形，通常是將...