核方法

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一系列基于核函数的学习方法，统称为核方法。

通过"核化" (即引入核函数)来将线性学习器拓展为非线性学习器.下面我们以线性判别分析为例来演示如何通过核化来对其进行非线性拓展从而得到"核线性判别分析" (Kernelized Linear Discriminant Analysis ，简称 KLDA)。

KLDA的学习目标是

类间散度矩阵和类内散度矩阵为

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白马负金羁
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线性判别分析(LDA)原理笔记（KLDA算法待推导）
hxl
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一文讲清机器学习中的核方法
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基于核方法的测试实例 学习笔记
weixin_40170393的博客
03-09 253
基于核方法的测试实例
核方法：数学与Python实战
最新发布
09-29
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通过融合信息论与核方法，本书为信号处理与机器学习提供了超越传统二阶统计的鲁棒解决方案，适用于对异常值敏感、非高斯分布的实际场景。书中还提出新颖的自组织原理与相似性度量，拓展了信息论在统计推断中的边界。...
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涵盖线性回归, 逻辑回归, 神经网络, 核方法, 贝叶斯判别器, EM算法, 集成方法, 聚类方法, 降维方法等.zip
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