共 5 条
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模式识别.[M].边肇祺等编著;.清华大学出版社.2000,
[5]
偏最小二乘回归方法及其应用.[M].王惠文著;.国防工业出版社.1999,
经典线性算法的非线性核形式
被引：13
作者：
许建华
[1
]
张学工
[2
]
机构：
[1] 南京师范大学数学与计算机学院
[2] 清华大学自动化系
来源：
关键词：
机器学习;
核函数;
核形式;
支持向量机;
D O I：
10.13195/j.cd.2006.01.3.xujh.001
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
经典线性算法的非线性核形式是近10年发展起来的一类非线性机器学习技术.它们最显著的特点是利用满足M ercer条件的核函数巧妙地推导出线性算法的非线性形式,并表述为与样本数目有关、与维数无关的优化问题.为了提高数值计算的稳定性、控制算法的推广能力以及改善迭代过程的收敛性,部分算法还采用了正则化技术.在概述核思想与核函数、正则化技术的基础上,系统地介绍了经典线性算法的非线性核形式,同时分析它们的优缺点,并讨论了进一步发展的方向.
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