【发布时间】:2015-06-05 21:22:48
【问题描述】:
如果 k1 和 k2 是空间 R^n*R^n 中的内核,我们知道 k(x,z)=ak1(x,z) + bk2(x,z)(内核加法)仍然是内核(有效内核)如果 a,b >= 0(a,b 是实数,标量) .从核函数的结果可以解释为特征空间的内积这一事实可以看出这是有效的。将内积加在一起相当于将两个特征空间加在一起。但是今天当我读到我的笔记时,我很惊讶。我的 TA 说 k(x,z)=ak1(x,z) + bk2(x,z) (kernel addition) 仍然是内核,如果 a<0,b>0 或 a>0,b<0 !!!
是否仍然存在具有
a<0,b>0和a>0,b<0的有效内核?任何专家都可以 帮帮我?
【问题讨论】:
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这个问题在不同的站点可能更有意义,试试stats.stackexchange.com
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我认为它更实用,更适合 SO。 @KeillRandor 感谢您的提示。我的统计数据很好。
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这不是暗示
a * M1 + b * M2,M1,M2正定矩阵和a<0,b>0也是一个正定矩阵吗?它不是。我认为你的助教是错误的,或者缺少某些资格。 -
不难构造一个平凡的例子来证明它是不正确的,
a, b都需要非负数。 -
等等,你的意思是
k对anyk1,k2,a>0,b<0有效吗?我不认为那是真的。或者你的意思是有一些k1,k2,a>0,b<0k是有效的?这很简单,只需使用k1=k2,a=1,b=-0.5,您就会得到一个有效的内核......
标签: machine-learning svm pattern-recognition feature-selection kernel-density