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这几篇博客介绍的第一个feature transform方法就是kernel。kernel先出现是在SVM里面，原因就是为了减少 內积计算的复杂度，把特征转换和內积计算结合到一起。特征转换其实也是一种特征的提取。介绍过的kernel：polynomial kernel，Gaussion kernel，stump kernel。另外，不同的kernel相加或者是相乘做uniform或者是combination可以提取更加复杂的特征，比如Network。但是使用kernel是需要满足Mercer条件的，对称半正定。不同的kernel可以搭配不同的模型，SVM，SVR，probability SVM，或者是kernel ridge regression等等。之前学过的PCA，kmean这些算法都包括了內积的计算，所以它们各自也有对应的kernel函数，比如之前使用的Kmean是用的高斯距离，那么kernel就是Gaussion kernel了。
西红柿炒鸡蛋
2019-01-23
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