锐客网

  1. 首页 > 生活百科 > >

Mercer 泛函分析

经验分享生活百科

Mercer定理的参考是什么？机器学习中的核是什么核函数 ， 机器学习中的核是什么意思？先给个定义:核函数K(x)就是K (X) 。你是说内核是怎么来的吧？内核其实是一种“简单的操作方法”，帮助我们省去高维空间中繁琐的计算 。

1、机器学习里的kernel是指什么?先给个定义:核函数K(kernelfunction)是指K(x，y)，其中x，y是n维的输入值，f()是n维到m维的映射(一般来说m>>n) 。是X和Y的内积，严格来说应该叫欧式空间的标准内积，也就是很多人常说的点积 。内核其实是一种“简单的操作方法”，帮助我们省去高维空间中繁琐的计算 。

2、机器学习里的kernel是指什么内核函数，内核函数，内核内核操作系统内核是指大部分操作系统的核心部分 。它由操作系统中管理内存、文件、外围设备和系统资源的部分组成 。操作系统内核通常运行进程，并提供进程间的通信 。你是说kernel是怎么来的吧？这其实是一个数学术语 。数学上，乘法等积分中的g(x，y)称为核函数 。

那么，因为你可以看到这个积分自然可以和所谓的希尔伯特空间联系起来(内积是这样的形式 ， L2空间的内积是这样的积分，只不过这个希尔伯特空间的内积加了一个核函数，可以理解为离散时加了一个正定矩阵) 所以后面的g(x，Y)和你可能参考的SVM中的核函数有关 ， 一般写成K(x，Y)(对了 ， SVM用的是RKHS，就是再生核的希尔伯特空间 。换句话说，内积可以代替函数 。不知道是不是不太懂这个) 。

3、 Mercer定理是什么参考 。定义:一个n×n实对称矩阵m是正定的当且仅当对于所有非零实系数向量z有zTMz>0 .正定矩阵的判定:1 .矩阵M的所有特征值λi都是正的 。根据谱定理，m必须与实对角矩阵d相似(即MP 1DP，其中p为正矩阵，或者m可以表示为正交基中的实对角矩阵) 。所以m是正定矩阵当且仅当对应d对角线上的元素都是正数 。
【Mercer 泛函分析】实际上 ， Cn上的所有内积都可以看作是由一个正定矩阵这样得到的 。3.m是n个线性无关的n维向量的Gram矩阵，其中k是正整数 ， 更确切地说，m被定义为:换句话说 ， m具有A*A的形式，其中A不一定是方阵，但需要是内射的 。4.m的所有有序主成分 ， 即有序主成分的行列式都是正的(Sylvester判据)，具体来说就是考察以下矩阵的行列式:m左上角的1×1矩阵，m左上角的2×2矩阵...m本身 。

    推荐阅读


    上一篇：天极加速器，网游加速器

    下一篇：联想天逸，联想天逸电脑怎么样