kernel方法的直观理解与详述

已于 2022-12-29 14:14:35 修改
阅读量976 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 人工智能
于 2022-10-07 23:50:24 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/scott198510/article/details/127201312
本文深入探讨了Kernel方法，主要以支持向量机（SVM）为例，解释了如何通过Kernel将数据映射到高维空间，从而实现分类。介绍了线性、多项式、高斯、指数、拉普拉斯、双曲Sigmoid和ANOVA径向基等多种核函数，并强调了选择合适核函数对解决问题的重要性。

1.直观理解

通常意义上的kernel method 主要由两种解释：一是相似性的度量；二是特征映射。

在详细引入kernel的工作之前，以支持向量机 SVM 为例说明kernel方法，因为它是SVM 模型中的一种典型应用。为了演示，下面是支持向量机的样子。

                

在这里可以直观观察到将绿点与蓝点分开的超平面。超平面比环境空间小一维。在上图中，我们有代表环境空间的二维空间，划分或分类空间的唯一

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【模型评估】Python混淆矩阵、FP、FN、TP、TN、ROC、FROC、mAP、Precision、Recall、Accuracy、F1 score详述与实现
钱多多先森
08-14 4万+
深度学习中，模型评估常用的指标、实现算法汇总。后续还会有几个章节，对其中的各个小点进行详述
机器学习算法原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
07-06 824
机器学习算法原理与代码实战案例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：机器学习算法, 数据驱动决策, 模型训练, 应用场景探索, Python编程 1. 背景介绍
机器学习基础整理(第四章) - 核方法 (Kernel Methods)
weixin_43861350的博客
06-10 5295
文章目录核方法线性回归回顾岭回归回顾内核定义的非线性映射 (Kernel-defined nonlinear mapping)例子岭回归的核 核方法 将给定的数据嵌入到一个空间中，在该空间中可以将模式发现为线性关系。 两个步骤: 映射 由 所谓的核函数 (kernel function) 隐式定义 (取决于有关数据源模式的领域知识 domain knowledge regarding pattern in data source)。 使用健壮的通用算法。 算法高效，且需要 在数据项的大小和数量上是多项式
核方法（kernel Method）
渊荼
12-11 6793
Kernel Kernel MethodKernel前言一、General introduction to kernel methods1.The Basic Idea2.3.二、Dual Representation三、PCA and KPCA四、LDA and GDA五、Hard-margin and Soft-margin SVMs1.2.总结 前言 参考书籍： [1]Kernel Methods for Pattern Analysis [2]learning with Kernels:Supp
核方法kernel method
BOTAK
11-20 395
核方法kernel method 背景 kernel method: 从思想角度 kernel trick: 从计算角度 kernel function: 从模型角度：非线形带来高维转换x−>ϕ(x)x->\phi(x)x−>ϕ(x) 从优化角度而言：对偶表示带来内积（SVM）xiTxjx_i^TxjxiT​xj(避免了计算量大的问题) 线形可分 数据有一点点错误 严格非...
深入理解CASS建模原理：理论与实践的完美结合
CASS模型融合了线性代数、概率论与数理统计的数学方法，并采用层次化与模块化设计，旨在提高数据聚类、分类和预测的准确性。文章通过实践操作章节，详述了数据预处理、模型构建、训练和评估的步骤，并针对生物信息学...
机器人视觉的OpenCV应用：导航与环境理解终极指南
首先，介绍了机器人视觉与OpenCV基础，并详述了图像处理技术在环境理解中的应用，包括颜色空间转换、图像滤波去噪、特征提取与识别。其次，探讨了使用OpenCV实现机器人导航的策略，如SLAM技术、路径规划、避障及运动...
机器学习-白板推导系列(七)-核方法（Kernel Method）
Paul_Huang的专栏
01-22 733
7. 核方法（Kernel Method） 7.1 背景介绍 7.1.1 概述 问题引出 线性可分的数据有时夹杂一点噪声，可以通过改进算法来实现分类，比如感知机的口袋算法和支持向量机的软间隔。但是有时候数据往往完全不是线性可分的，比如下面这种情况： 在异或问题中数据往往不是线性可分的，但通过将数据映射到高维空间后就可以实现线性可分。可以认为高维空间中的数据比低维空间的数据更易线性可分。 因此，对于异或问题，我们可以通过寻找一个映射ϕ(x)\phi (x)ϕ(x)将低维空间中的数据x映射成高维空间中的z
Linux内核分析方法谈(下)
lao_mage的专栏
07-10 1909
方法之三：以数据结构为基点，触类旁通　　结构化程序设计思想认为：程序 ＝ 数据结构 ＋ 算法。数据结构体现了整个系统的构架，所以数据结构通常都是代码分析的很好的着手点，对Linux内核分析尤其如此。比如，把进程控制块结构分析清楚了， 就对进程有了基本的把握；再比如，把页目录结构和页表结构弄懂了，两级虚存映射和内存管理也就掌握得差不多了。为了体现循序渐进的思想，在这我就以 Linux对中断机制的处理
Kernel Method （核化法）核函数笔记【1】
机器学习专栏
04-06 2571
什么是核函数 在元空间X里，需要一个非线性椭圆分割数据，而通过空间映射到H（高纬度），就可以找到一个简单的平面（线性Function）把数据分割开。 通过元空间数据点的内集，找到元空间到高纬空间的映射函数，而这个映射函数---即为Kernel 函数 Kernel 函数作用--1.映射高纬，2.找到线性分割 物理意义 另外空间的距离和角度 内积矩阵 一个简单的...
核方法(kernel method)的主要思想
热门推荐
Xianling Mao的专栏
07-05 8万+
本文对核方法（kernel method）进行简要的介绍。 核方法的主要思想是基于这样一个假设：“在低维空间中不能线性分割的点集，通过转化为高维空间中的点集时，很有可能变为线性可分的” ，例如下图     左图的两类数据要想在一维空间上线性分开是不可能的，然而通过F(x)=(x-a)(x-b)把一维空间上的点转化为右图上的二维空间上，就是可以线性分割的了。 然而，如果直接把低维度的数据转
核函数及其常见类型
最新发布
Shockang的博客
03-09 1966
【核函数全解析】从理论到实践，一文掌握机器学习核心技术！深入剖析线性核、多项式核、高斯核等常见类型，结合实战代码详解参数调优技巧，独家揭秘多核学习与深度核方法等前沿进展。无论你是入门新手还是算法工程师，都能从这份全景图中找到提升模型性能的关键密码！
【KNN算法详解（用法，优缺点，适用场景）及应用】
分享关于数据的知识。
04-01 1万+
KNN（K Near Neighbor）：k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法属于监督学习方式的分类算法，我的理解就是计算某给点到每个点的距离作为相似度的反馈。简单来讲，KNN就是“近朱者赤，近墨者黑”的一种分类算法。KNN是一种基于实例的学习，属于懒惰学习，即没有显式学习过程。要区分一下聚类（如Kmeans等），KNN是监督学习分类，而Kmeans是无监督学习的聚类，聚类将无标签的数据分成不同的簇。
【机器学习】核方法
dundunmm的博客
01-09 1284
核方法通过引入核函数，使得机器学习算法能够有效地处理非线性问题，并且在许多实际应用中表现出优异的性能。通过核方法，机器学习算法可以在高维空间中实现更好的数据表示和模式识别，适用于分类、回归、降维等任务。然而，核方法也存在一定的计算复杂度和参数选择的挑战，因此在应用时需要综合考虑模型的复杂性和计算资源的限制。
总结一下遇到的各种核函数~
love模式识别
07-24 5万+
由于之前做了很多核方法相关的子空间学习算法，本文打算对各种核函数进行一下简要的介绍，希望对大家能够有所帮助。
示例代码-机器学习中常用的几种核函数
Kai-Xuan
07-09 2973
  机器学习中常用的几种核函数   常用核函数实现示例代码：https://github.com/Kai-Xuan/MyNote/blob/master/ML/NYS-Apx/compute_kernelMatrix.m [link]  
【模式识别】SVM核函数
小魏的修行路
06-30 5万+
以下是几种常用的核函数表示： 线性核（Linear Kernel） 多项式核（Polynomial Kernel） 径向基核函数（Radial Basis Function） 也叫高斯核（Gaussian Kernel），因为可以看成如下核函数的领一个种形式： 径向基函数是指取值仅仅依赖于特定点距离的实值函数，也就是。任意一个满足特性的函数 Φ都叫做径向量函数，标准...
Series 60平台与Symbian OS编程入门
8. **性能优化与调试技巧**：分享提高Symbian应用程序性能的方法，以及如何使用调试工具进行问题定位和代码优化。 9. **发布与部署**：介绍将应用程序打包、签名以及通过诺基亚商店或其他分发渠道向用户发布的流程...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

scott198512

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值