机器学习中核函数的简单理解

最新推荐文章于 2025-03-27 00:32:13 发布
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#svm #机器学习 #核函数

博客围绕机器学习展开，重点提及支持向量机（SVM）和核函数。SVM是机器学习中重要算法，核函数能有效处理非线性问题，二者在机器学习领域有重要作用。

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机器学习中核函数(Kernel)的理解
Marcus-Bao的个人主页
03-21 727
核函数**就是在我们将低维非线性可分的数据通过函数Φ(x)\Phi(x)Φ(x)映射到高维空间之后计算内积的一种简便方法。**在这里它和映射没有任何关系。 低维到高维线性可分的映射 下面这张图位于第一、二象限内。我们关注红色的门，以及“北京四合院”这几个字下面的紫色的字母。我们把红色的门上的点看成是“+”数据，紫色字母上的点看成是“-”数据，它们的横、纵坐标是两个特征。显然，在这个二维空间内，“...
机器学习中的核方法（Kernel Method）
白马负金羁
02-26 3万+
说到机器学习中的核方法（Kernel Method），大部分人应该是在学习SVM的时候认识到它或者听说它。它的基本思想是说，普通的SVM分类超平面只能应对线性可分的情况，而对于线性不可分的情况我们则需要引入一个Kernel，这个Kernel可以把数据集从低维映射到高维，使得原来线性不可分的数据集变得线性可分。 关于在SVM中应用Kernel Trick的具体方法及示例，有兴趣的读者可以参考...
机器学习中遇到的核函数
万丈高楼平地起
07-27 336
https://blog.youkuaiyun.com/wsj998689aa/article/details/47027365  https://blog.youkuaiyun.com/cqy_chen/article/details/77932270 https://blog.youkuaiyun.com/dajue2014/article/details/53692721 关于核函数的一些博客链接...
核函数(Kernel function)(举例说明，通俗易懂)
热门推荐
我不爱机器学习的博客
12-12 15万+
将原始空间中的向量作为输入向量，并返回特征空间（转换后的数据空间,可能是高维）中向量的点积的函数称为核函数。使用内核，不需要显式地将数据嵌入到空间中，因为许多算法只需要图像向量之间的内积（内积是标量）；在特征空间不需要数据的坐标。例1：考虑一个带有特征映射的二维输入空间特征映射二维到三维：特征空间中的内积：根据上面得，核函数为但核函数只是计算映射的内积，所以映射为也是可以得到上面的核函数但是特征空间变为4维了，所以对核函数来说特征空间不唯一。怎么理解高斯核可以扩展为无限维？
机器学习中常用的核函数
weixin_36761349的博客
04-23 2791
在机器学习中常用的核函数，一般有这么几类，也就是LibSVM中自带的这几类： 1) 线性： 2) 多项式： 3) Radial basis function： 4) Sigmoid： 举例：有一个一维的数据分布是如下图的样子，用一个直线来分开，发现不论画在哪，比如绿色竖线，都不可能把两个类分开。 使用一个简单的升维的方法，把原来一维的空间投射到二维中，x->(x, x^2)。 0-&...
【机器学习基础】核函数详解
twostarxx的博客
12-05 1962
【机器学习基础】核函数详解1. 核函数的定义2. Gram矩阵3. 常用的核函数4. SVM如何选择核函数？ 机器学习中，对于线性可分的情况研究的比较透彻，可以采用svm/lr/感知机等成熟的机器学习模型，但是很多情况是我们希望我们的模型学习非线性的模型。通常的做法就是选择一个函数ϕ(x)ϕ(x)将xx映射到另一个空间中，这里的核心就是如何选择ϕ(x)ϕ(x).一般有三种做法 1）通过核函数，比如...
一文彻底理解机器学习高斯核函数和基函数
weixin_53118224的博客
04-21 1万+
高斯核函数 (Gaussian kernel)，也称径向基 (RBF) 函数，就是某种沿径向对称的标量函数，用于将有限维数据映射到高维空间。通常定义为空间中任意一点到某一中心点之间的式距离的单调函数，可记作, 即当远离时函数取值很小，单调递减。 教材公式（6.23） 为核函数中心，为向量和向量的欧式距离（L2范数），随着两个向量的距离增大，高斯核函数单调递减。 高斯核函数的用途，当数据集不是线性可分的时候，需要利用核函数将数据集映射到高维空间，使其线性可分。 基函数求解过程 教材公式（6.24，6...
机器学习_核函数基本概念.doc
10-09
机器学习中的核函数是一个基本概念，用于在高维空间中进行计算和分析。在本文中，我们将详细介绍核函数的定义、分类和应用。 §1 多项式空间和多项式核函数 定义 1.1：设是中的一个子集，称定义在上的函数是核函数...
机器学习作业，分别使用最小二乘法与高斯核函数拟合非线性函数曲线
02-15
在机器学习领域，数据往往不会遵循简单的线性关系，而是呈现出复杂的非线性模式。针对这类问题，有多种方法可以进行非线性函数的拟合，其中“最小二乘法”和“高斯核函数”是两种常用的技术。这篇作业的目的就是通过...
机器学习Sklearn——核函数、核函数在不同数据集上的表现、核函数的优势和缺点
qq_47250064的博客
08-29 4768
介绍核函数的不同类型、核函数在不同数据集上的表现，在rbf上表现最好。以及核函数的缺点，提醒我们需要将数据进行统一量纲处理。
核方法与机器学习
最新发布
09-29
此外，书中详细讨论了线性空间中相似性和不相似性的表示方法，并且详细解释了核函数的概念、特点及其在机器学习中的重要性。 作为对机器学习基本概念的补充，书中还深入探讨了核主成分分析(Kernel PCA)在数据降维中...
常用核函数
m0_66890670的博客
08-11 3451
对核函数的详细学习，包括核技巧，核函数的性质，常见的核函数类型（线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、sigmoid核函数、拉普拉斯核函数、余弦相似度核函数）
机器学习面试干货精讲
技术杂谈
01-04 3112
本文来自作者 de,light 在 GitChat 上分享 「机器学习面试干货精讲」，「阅读原文」查看交流实录。「文末高能」编辑 | 哈比序言本文尽可能的不涉及到繁杂的数学公式，把面试中常问的模型核心点，用比较通俗易懂但又不是专业性的语言进行描述。希望可以帮助大家在找工作时提纲挈领的复习最核心的内容，或是在准备的过程中抓住每个模型的重点。实战环境说明：Python 2.7；Sklearn 0.19
决策树模型浅尝辄止
天天磨刀
03-06 831
如今神经网络大行其道，大家都对...
机器学习算法 2
bylfsj的博客
02-27 945
一、决策树 1.函数 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,export_graphviz import graphviz from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 1.1决策树 调参 max_depth clf_3=DecisionTreeClassifier(m...
机器学习中的核函数与核方法（是什么？为什么？怎么做？）
机器学习_成长之路
11-21 2万+
我们在学习机器学习的时候，总是会看到一个概念——核，然后看到一堆公式。但是为什么要核呢？核到底是啥玩意？云里雾里。接下来，我们将要把“核”这个东西的神秘面纱一点点揭开。 一、什么是“核函数” 我们都知道，机器学习（神经网络）的一个很重要的目的，就是将数据分类。我们想象下面这个数据（图1），在二维空间（特征表示为和）中随机分布的两类数据（用圆圈和叉叉表示）。 如果我们想要将这两类数据进行分...
核函数（机器学习深度学习）
weixin_71288092的博客
03-27 3178
核函数在深度学习中并非主流工具，但其在处理小样本数据、提升模型可解释性、结合概率建模等方面具有独特价值。
机器学习——常用核函数
python_AI_fans的博客
06-05 1191
python magic文档
andrewbytecoder
11-28 5007
输入 %magic Jupyter Notebook %magic IPython's 'magic' functions ===========================The magic function system provides a series of functions which allow you to control the behavior of IPython itse
机器学习核方法解析：从多项式核到Mercer核
"这篇讲义详细探讨了机器学习中的核函数，特别是与多项式核相关的理论。它介绍了核函数的概念，以及如何通过映射到希尔伯特空间来避免‘维数灾难’问题。讲义中还涉及了有序齐次多项式空间的概念，展示了如何将高维...
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