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[人工智能] 支持向量机中的核函数到底要不要满足mercer条件

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发表于 2007-6-23 07:16 | 显示全部楼层 |阅读模式

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Q:最近在看svm,对核函数比较感兴趣。但是对mercer核和正定核的概念不是很清楚,svm中的核函数到底应该符合什么条件

A:核函数要求满足mercer定理,
非线性映射生产的是一个高维特征空间,如果直接在这个特征空间作内积计算会面临一个维数灾难问题(200维,5阶多项式),mercer定理使得
(Zj,Z)=K(x,xj)
mercer定理解决了维数灾难,他与最有超平面概念的结合才产生了SVM.
kernel trick就是满足mercer定理使得(x,xj)---->K(x,xj)
这种思想得到很多应用K-PCA K-ICA等。
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发表于 2007-6-24 09:37 | 显示全部楼层
根据泛函的有关理论,只要一种核函数K(x·xi)满足mercer条件,它就对应某一变换空间中的内积。故核函数在支持向量机中起了重要的作用,而核函数的选择却并不是难事,核函数是满足mercer的任意对称函数。
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