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十二讲 Nonlinear Transformation

已有 2865 次阅读 2014-1-15 22:34 |个人分类:科研道路|系统分类:科研笔记

这一讲主要介绍当数据线性不可分时,通过非线性映射将数据映射到高维特征空间,使得数据在高维特征空间是线性可分的,进而实现机器学习。

1. Quadratic Hypotheses

   

2. Nonlinear Transform



The Nonlinear Transform Steps:


Nonlinear Model via Nonlinear $\Phi$  + Linear Models


3. Price of Nonlinear Transform

Q-th order polynomial transform:



4. Structured Hypothesis Sets

Structured Hypothesis Sets


linear model first: simple, efficient, safe, and workable!



http://blog.sciencenet.cn/blog-507072-759489.html

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1 陆泽橼

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