机器学习导论（张志华）：核定义

前言

这个笔记是北大那位老师课程的学习笔记，讲的概念浅显易懂，非常有利于我们掌握基本的概念，从而掌握相关的技术。

Reproducing Kernel （2000-2010）

$$K:x\ast x->R$$
$$x\subset R^2$$

cauchy-schwartz inequality

$$K^2(x_i,x_j)\le K(x_i,x_j)K(x_j,x_I)$$

diag matrix

$$K_{n\ast m}D=Diag(K(x_i,x_j)).K(X_n,X_n)$$

property

The P.D kernels are closed under sum,direct product,tensor product,pointwise limit,and composition with a power series,$$\sum _{n->-\infty }^{n->+\infty }{a}_n{x}_n$$ with $$a_n\ge 0$$
for all $$b\subset N$$.