Pattern Recognition and Machine Learning

105：karino2：2017/07/17(月) 15:08:57: 6章の予習。
まずは粗筋。

6冒頭ではカーネル関数の定義が出て来るが、どう使うかは不明。

6.1で線形モデルをカーネル関数に置き換える。
単純にパラメータwについて、ロス最小で解いた式をカーネル関数に置き換える。
するとpredictionはトレーニングセットのデータ点に依存した形と解釈出来る。

6.2 カーネル関数の探し方
基底を選んでdot積を取る事でカーネル関数を構築する事は出来るが、別に基底がわからなくてもカーネルがvalidな物かどうかを判定する事は出来そうで、実際出来る。
6.13から6.22で合成出来る関数は全てvalidとなるとか。
まぁなりそうね。

直接カーネル関数を扱うメリットとしては、
1. シンボリックな物が扱いやすい
2. 生成モデルから構築出来る（そして分類器として使える）

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