note：是在基函式設計的時候使用到樣本，那麼訓練的是什麼？下面看公式。
核模型，是以使用被稱為 核模型的 二元函式 k(.,.),
的線性結合方式加以定義的。
上面的theta就是我們要學習的物件 ，注意 theta為乙個向量，可以表述為下面的形式。
可以把公式中的xi看做標記點（landmark），並將樣本x和標記點之間相似特徵；這裡面可以看成一種廣義的距離（相似程度），這種距離度量的方式就稱之為核函式。
最常見的核函式是高斯核函式：
上面的 xi(有的書中寫作c)就是核函式的 標記點，也可稱之為均值；
h稱為頻寬；一般的頻寬選擇有技巧，頻寬小怎麼樣？頻寬小，擬合的比較緊湊。具體google。
xi稱之為均值，說是均值但是選取的時候怎麼選，還是從訓練樣本中選取。
下面給出核函式是如何衡量距離的？
在高斯核模型中，對各個輸入的樣本進行高斯核的學習，並把其引數 theta進行學習。
二、matlab**
%kde，目標檢測
clcclose all
n=20;%訓練集數目
h=40; %頻寬
thr=0.000002;%閾值
train_set=cell(1,n);
par=double(15/(8*pi*n*h^3));%核函式係數
%讀取並儲存訓練集
[m,n,d]=size(test);%影象規格
kde=zeros(m,n); %儲存kde值
%利用ep核函式計算概率
ticfor i=1:n %n張，計算每張kde
mul=1;
for j=1:d %d通道計算
current_frame=train_set;
temp=((current_frame(:,:,j)-test(:,:,j))./h).^2;%ep核函式
temp=max(1-temp,0); %ep核函式
%temp=exp(-(current_frame(:,:,j)-test(:,:,j)).^2/2/h^2);%高斯核函式
mul=mul.*temp;
endkde=kde+mul;%累加一張kde
endkde=kde*par;%得到kde
toc%繪製三維kde圖
mesh(kde)
colorbar
title('道路 kde 估計圖');
xlabel('x軸');
ylabel('y軸');
zlabel('z軸');
%目標檢測
motion=(kde二、執行結果
下列執行結果採用基於ep核函式的kde;(1)中為所提供的訓練集，共20幀，頻寬h選擇為40；（2）中為自己在網際網路上找的連續幀，訓練集為15幀，頻寬h為40。
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