标签:SVM mathbf 函数 similarity ML Andrew exp sigma parallel
核函数
对于线性不可分的情况,可以借助核函数构造非线性分类器.
先选定部分标记点(landmarks)
对于一个样本\(x\),设\(f\)度量样本与标记点的相似度:
这样的相似度函数被称作核函数,这里使用的是高斯核函数(Gaussian kernel function),实际上一眼就能看出这和高斯分布密度函数长得很像。
当\(x\rightarrow l^{(1)}\)时:
当\(\parallel x-l^{(1)}\parallel\gg 0\)时:
\[\lim f_1=\exp(-\infty)=0 \]核函数的图像如下,分别对应\(\sigma=1,\sigma=2,\sigma=3\)的情况
可以看出\(\sigma\)的值越大时,函数值(相似度)的下降越缓慢。
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