學(xué)習(xí)模型按照參數(shù)與維度還是樣本相關(guān)，可分為參數(shù)模型（參數(shù)與維度相關(guān)）和核模型（參數(shù)與樣本相關(guān)）。

對(duì)于核模型的核方法或核函數(shù)說(shuō)明有如下博文，參考《圖解機(jī)器學(xué)習(xí)》理解如下兩頁(yè)。

https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/81661602

https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/79092082

?這個(gè)理解包括兩方面：

1）非線性SVM中核函數(shù)的作用，起到高維線性可分同時(shí)又在低維進(jìn)行計(jì)算，避免高維運(yùn)算；

2）SVM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)的更多，模型更復(fù)雜，計(jì)算更大。

還有一些理解的不是很透徹，如高斯核模型中，只在輸入樣本附近對(duì)函數(shù)近似。按照參數(shù)模型中的加法乘法兩種思路拓展多維，可以很好理解高維和低維的關(guān)系，以及模型復(fù)雜度、參數(shù)多寡、計(jì)算量大小、擬合度等等。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【IM】关于参数模型和核模型的理解的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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