學習播客_klda（推導得很通俗，下面的推導就是源於此篇部落格）
第一部分：按照自己的理解，模仿抄！學習播客來完成一下klda的推導。
第二部分：對於kernel的思考
klda：顧名思義，就是把kernel運用到了lda上，下面直接推導公式。（原始空間資料$x$，對映之後資料$\phi(x)$）
(1)$j(w) = \frac$ ( we will calculate the $w$ to maximum this formula, and then we finished lda )
(2)$s_b = (\mu_1-\mu_2)(\mu_1-\mu_2)^t$
(3)$s_w = \sum\limits_^ \sum\limits_^x_$ ( $x_$ means $x$$\in$$x_i$, and it's the jth element )
(4)$\mu_i = \frac \sum\limits_^ x_i$
(5)$w=\sum\limits_^ \alpha\phi(x_i)$
kernel：$k(x,x_i) = (\phi(x)·\phi(x_i))$ ( which has a specific formula )
分子部分：$w^ts_bw$ -> $\alpha^tm\alpha$，為什麼就剩下乙個$\alpha$？因為兩個隱式對映$\phi$被我們揉進了核函式k，這裡的m和上面的m意思相同。
分母部分：分母就是暴力乘進去，乘開在這裡僅看其中乙個類
$$ w^t \sum\limits_^ \phi(x_i)-\mu w $$ $\longrightarrow$
$$\sum\limits_^ (wt\phi(x_i)w-wt \mu w)$$ $\longrightarrow$
$$\sum\limits_^ wt\phi(x_i)w-wt \frac \sum\limits_^ \phi(x_i) w$$ ( where $w = \sum\limits_^ \alpha\phi(x_i)$)
然後剩下的就可以用核函式的形式表示了，以便看得較為簡潔（同理，揉進去），分母即為：$\alpha^tn\alpha$，這裡的n就是把除了$\alpha$的部分做乙個變數代換，保持美觀整潔。
此時，我們發現，對映變化$\phi$，早就不出現在式子中了，取而代之的是有著明確公式的核函式k（m，n中都含有k），這就是為何說求$\phi$其實沒有價值的原因，因為它難算還會被替代，如果好算肯定就算它了。那麼我們的目標呢？
$$j(w)=\frac$$ $\longrightarrow$
$$j(\alpha)=\frac$$ ( the answer $\alpha=$ the eig_vector of $n^m$ who has the maximum eig_value )
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