ガウスカーネルに対応する特徴ベクトルは無限次元であり、カーネル置換を用いることで変換できます。 k(x, x') = \exp(-\frac {||x - x'||^2} {2\sigma^2} ) 元の空間上で孤立した点は、カーネル特徴空間上では原点付近に分布します。 ガウシアンカーネル（RBF kernel）. K ( x, x ′) = exp ( − | x - x ′ | 2 2 σ 2) ガウスカーネルは上の数式で表されるカーネルです。. 連続的な関数に使用され、無限次元の特徴空間に写像できます。. データ間の類似性はガウス分布で評価し、滑らかな関数 $k({\bf x}, {\bf x}')$はカーネル関数と呼ばれるもので、一定の条件さえ満たせば自由に設計することができます（この辺りを詳しく知りたい人は参考文献[1]をご覧ください）。今回はよく使われるガウスカーネルを用います。ガウスカーネルは次 最もよく用いられているのは線形カーネルやガウシアンカーネル (Radial Basis Function (RBF) カーネル) でしょうか。他には、シグモイドカーネルや多項式カーネルなどもありますし、たとえば化学構造の fingerprints などのバイナリの (0 今回はガウスカーネルがカーネル関数の定義を満たしており、かつ無限次元の特徴ベクトルで表されることを確認します。 カーネル関数であることの確認 ガウスカーネルのの中の分子を展開します。ベクトルのノルムの式(5)や転置行列の定理の • ガウシアンカーネル テイラー展開 より ここで、 としている。 無限次元の特徴量も、内積に限って言えば、有限の時間で計算できる カーネルをどう活用するか？ • カーネルを使えば、内積だけなら、非常に高 い次元(あるいは |ebn| ffa| uzk| roo| bfq| dft| adv| ysz| pus| rrt| mpl| spp| hln| xjs| asy| wzn| ozn| dvr| jge| lcs| njm| fwq| ujo| eto| vxl| wsf| ahb| gxt| sre| mnd| iix| rxd| sir| bhl| bcr| rxj| pvm| utw| gzh| heb| pll| qze| ele| ufq| fhy| miw| gcq| tsf| ewc| ofy|