0

SVMの「Kenel Tricks」を学んでいます。私が検索していたとき、私は次のようにウィキからの一節を読まなければなりませんでした:

「機械学習アルゴリズムの場合、カーネル トリックは観測結果をマッピングする方法です。
一般集合 S から内積空間 V (その自然ノルムを備えている) へ、
マッピングを明示的に計算する必要はありません。
観測は、V" で意味のある線形構造を獲得します。

上記の文章からの私の質問は次のとおりです。

  1. 「マッピングを明示的に計算する」とはどういう意味ですか?

リアルタイムの例でそれを定義するか、参考になるウェブサイトを教えてください。したがって、カーネルを理解するのに役立ちます。

4

1 に答える 1

1

答えは同じ記事にあります。

明示的なマッピングを回避する秘訣は、V のベクトル間の内積のみを必要とする学習アルゴリズムを使用し、これらの高次元内積がカーネル関数によって元の空間内で計算できるようにマッピングを選択することです。

これは、[多次元] カーネル空間でデータ ポイントの画像を計算することを避け、代わりにこれらの画像のペアワイズ ドット積を計算するだけでよいことを意味します。ここに例があり、 SVM に関するほぼすべての本にもあります。

于 2012-09-04T23:11:18.907 に答える