58、核方法与决策树：原理、优化与应用

核方法与决策树：原理、优化与应用

1. 核方法相关模型对比

1.1 模型系数向量

不同模型的系数向量长度为 N = 100，通过 svmRegrDemo.m 生成。这些模型包括线性回归 L2（linregL2）、线性回归 L1（linregL1）、相关向量机（RVM）和支持向量机（SVM）。不同模型的系数向量分布有所不同，反映了它们在特征权重分配上的差异。

1.2 核分类器对比

方法	最优 w	最优核	稀疏性	概率性	多分类	非 Mercer 核
SVM	凸	交叉验证（CV）	是	否	间接支持	否
L2VM	凸	经验贝叶斯（EB）	否	是	是	是
L1VM	凸	交叉验证（CV）	是