RKHS

【机器学习】最大均值差异MMD详解

原理MMD的基本原理如下所述：假设有一个满足P分布的数据集Xs=[xs1,...,xsn]和一个满足Q分布的数据集Xt=[xt1,...,xtm]并且存在一个再生希尔伯特空间H(RKHS)存在一个映射函数
zkq_1986·2023-01-02 23:50

西瓜书习题 - 10.机器学习初步考试

),(1,1)(0,0),(1,1)(0,0),(1,1)，若我们将其投影到与拉普拉斯核函数k(x,y)=e−∣∣x−y∣∣k(x,y)=e^{-||x-y||}k(x,y)=e−∣∣x−y∣∣关联的RKHS
加油呀，哒哒哒·2022-11-20 19:57

结合KSVM理解再生核希尔伯特空间（RKHS）中的表示定理（Representer Theorem）

1线性模型与非线性模型在学习表示定理之前我们要先理解什么是线性模型，这个概念听过很多次，但真正追究起来并不是很清楚，在下面参考的第一二篇文章中对广义线性模型进行了讲解，在此我也不做总结，一是能力有限怕带跑偏了，二是本篇内容的重点不在此。其中比较明确的一点就是线性模型始终试图找到一个超平面对数据进行划分，例如逻辑回归，它是用超平面wTx+bw^{T}x+bwTx+b对数据进行划分，只不过对超平面的划
ZLBryant·2022-07-10 07:06

数学中的各种空间

参考一篇文章带你理解再生核希尔伯特空间(RKHS)以及各种空间深刻理解空间（线性空间，度量空间，赋范空间，线性赋范空间，内积空间，巴拿赫空间以及希尔伯特空间）数学中的空间现代数学以集合为研究对象。
蓝白绛·2021-05-03 23:27

Stein variational gradient descent（SVGD）

Steinvariationalgradientdescent（SVGD）1.Stein'sIdentity2.向量情况下的距离度量3.矩阵情况下的距离度量4.Kernel的引入4.1RKHS4.2KernelizedSteinDiscrepancy
n.nothing·2020-12-06 11:42

机器学习随笔三—再生核Hilbert空间

我们做的非线性映射，它将原始特征空间中的数据点映射到另一个高维空间中，之前我们没有提过，其实这个高维空间在这里有一个华丽的名字——“再生核希尔伯特空间(ReproducingKernelHilbertSpace,RKHS
灬Jasonzhou灬·2020-08-08 13:27

核函数

通过非线性变换将数据从一个空间映射到另一个空间(欧式空间对应于希尔伯特空间)扩展–核函数是一个独立的概念(只是在机器学习中仅仅用作将数据从低纬度映射到高纬度)1.核函数与SVM完全是两个正交的概念,相互独立,早在SVM提出之前,RKHS
troysps·2020-08-03 05:09

核函数方法简介

而核函数的理论则更为古老，Mercer定理可以追溯到1909年，再生核希尔伯特空间(ReproducingKernelHilbertSpace,RKHS)研究是在20世纪40年
绝对不要看眼睛里的郁金香·2020-08-03 02:08

人工智能入门（六）：SVM

L1，L2；origal,LSSVM），linearkernel，RBFkernel（Gaussian），VCdimension，LSSVM:Fisher,sparseachieving,GP,ARD,RKHS
aoyanjiong5253·2020-08-02 22:03

机器学习时间序列之KLMS,KRLS, QKLMS和MCC

附上老师的首页RKHS希尔伯特核再生空间ReproducingKernelHilbertSpaces希尔伯特空间是一个完备的内积空间线性泛函将希尔伯特空间映射到实数集，并且此泛函是连续,有界的,此时就变成了
大宝贝儿的波妞·2020-08-01 10:20

再生核希尔伯特空间RKHS的零基础解读

我们考虑这样的一个问题，即如果我们需要求解两个分布之间均值的距离，我们会怎么做呢？我们把这个问题以数学的形式表达出来，即ScreenShot2020-05-04at11.37.18AM.png上图的公式用到了范数即norm，那么范数的计算又是如何来定义呢，在本文的环境下，范数的定义以内积来衡量，从而上述问题的数学解析可以表示为：ScreenShot2020-05-04at11.42.23AM.pn
AI_Finance·2020-05-04 11:50

再生核希尔伯特空间(RKHS)导论—第三部分

原文链接：http://sadeepj.blogspot.com/再生核希尔伯特空间[RKHS]导论—第三部分1内容导入2核(Kernels)3求值泛函(EvaluationFunctional)4再生核希尔伯特空间
Chen_Tianyang·2018-12-27 11:21

再生核希尔伯特空间(RKHS)导论—第二部分

原文链接：http://sadeepj.blogspot.com/再生核希尔伯特空间[RKHS]导论—第二部分1上节回顾2内积空间(InnerProductSpace)3希尔伯特空间(HilbertSpace
Chen_Tianyang·2018-12-26 20:15

再生核希尔伯特空间(RKHS)导论—第一部分

原文链接：http://sadeepj.blogspot.com/再生核希尔伯特空间[RKHS]导论—第一部分1向量空间(VectorSpace)2赋范空间(NormedVectorSpace)3度量空间
Chen_Tianyang·2018-12-26 16:44

一片文章带你理解再生核希尔伯特空间（RKHS）以及各种空间

在学习机器学习的同学如果对SVM中的核函数进行深究，一定会见到再生核希尔伯特空间（RKHS）这个概念，其他理工科的同学往往也会在书中遇到希尔伯特空间这样的字眼，还有什么巴拿赫空间、赋范线性空间等等。
ChangHengyi·2018-06-05 12:11

再生核希尔伯特空间（RKHS）和核函数

之前看SVM核函数相关的问题，总是会碰到再生核希尔伯特空间（ReproducingKernelHilbertSpace,RKHS）不过一直没有太仔细了解过到底是指的什么，前几天研究了一下。
哈乐笑·2017-05-15 17:51

最大均值差异

原理MMD的基本原理如下所述：假设有一个满足P分布的数据集Xs=[xs1,...,xsn]和一个满足Q分布的数据集Xt=[xt1,...,xtm]并且存在一个再生希尔伯特空间H(RKHS)存在一个映射函数
鱼香土豆丝·2017-04-06 18:10

MMD ：maximum mean discrepancy

在[1]中从任意空间到RKHS
泡温水澡的青蛙·2016-05-27 14:35

再生核希尔伯特空间(RKHS)在监督学习(SVM)中的应用

  【转载请注明出处】 http://www.cnblogs.com/mashiqi   2014/4/10 在网上找到一个讲reproducing kernel的tutorial看了一看，下面介绍一下。   首先定义kernel(核)： 于是我们可以从一个空间定义出一个kernel。接着，我们使用一个kernel来定义一个从到的映射，并称这个映
·2015-11-11 15:02

核函数方法

而核函数的理论则更为古老，Mercer定理可以追溯到1909年，再生核希尔伯特空间(ReproducingKernelHilbertSpace,RKHS)研究是在20世纪40年
blacklee123·2014-04-17 15:41

核函数方法简介

而核函数的理论则更为古老，Mercer定理可以追溯到1909年，再生核希尔伯特空间(ReproducingKernelHilbertSpace,RKHS)研究是在20世纪40年代开始的
ayw_hehe·2010-07-15 17:00
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