我了解 Mercer 定理扩展了内核的定义，也适用于无限输入空间。
在机器学习领域，我们的训练集总是有限的，因此输入空间总是有限的。那么为什么我们对无限的输入空间感兴趣呢？
我推理的缺陷在哪里？
默瑟定理的重要性
数据挖掘
机器学习
核心
2022-02-26 12:09:08
1个回答
默瑟定理和无限维空间不直接使用。它证明了在 SVM 中使用诸如高斯核之类的东西是合理的。Mercer 定理说这个核只是其他空间的内积，但我们不需要弄清楚那个空间是什么，或者到它的映射。它存在的事实对于证明 SVM 仍然有效至关重要。
其它你可能感兴趣的问题