作者empireisme (empireisme)
看板DataScience
标题[问题]kernel 的投影
时间Tue Mar 31 13:17:18 2020
感觉把问题更具体一点可能会比较清楚
所以选择在发一篇
https://imgur.com/8KjHfH4
我的问题是
1. 如何找到2d中的line 经过phi函数作用後 在 3d的eqation
2. 如何从3d的eqation 转回2d 的eqation
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 219.91.75.186 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/DataScience/M.1585631843.A.A63.html
※ 编辑: empireisme (219.91.75.186 台湾), 03/31/2020 13:18:00
1F：推 championship: Mercer's Theorem 确保kernel符合性质时，存在有对 03/31 13:47
2F：→ championship: 应的映射函数，这件事情成立，但要从kernel反推回原 03/31 13:47
3F：→ championship: 本的函数并不容易。 03/31 13:47
4F：→ empireisme: 我理解反推不容易，那要将2d的Equation推到3d这件事有 03/31 13:51
5F：→ empireisme: 标准做法吗 03/31 13:51
6F：推 championship: 或许有领域在研究设计映射函数，但就我自己学习的理 03/31 14:05
7F：→ championship: 解，使用kernel trick的原因之一，正是设计适合的映 03/31 14:05
8F：→ championship: 射函数很技巧性，因此，多数人选择发展较多数学性质 03/31 14:05
9F：→ championship: 支持的kernel。尽管用近年深度学习的发展走向，这项 03/31 14:05
10F：→ championship: 观点似乎没什麽说服力。 03/31 14:05
11F：→ championship: 很技巧性的意思，是指可能比较没有好的方法来度量， 03/31 14:07
12F：→ championship: 被人为设计出来的映射函数的好坏。 03/31 14:07
13F：→ championship: 另外，SVM本质还是关注在点与点之间的相对关系，因 03/31 14:09
14F：→ championship: 此，究竟用什麽函数?映射到什麽维度的空间?实际上并 03/31 14:09
15F：→ championship: 不太在意 03/31 14:09
16F：→ championship: 毕竟，虽然你现在想看看二维打到三维呈现的分布，但 03/31 14:14
17F：→ championship: 更多的问题，是在讨论高维度，这些就无法视觉呈现， 03/31 14:14
18F：→ championship: 所以自然大家也不会再花心思找映射函数 03/31 14:14
19F：→ empireisme: 好的，感恩，我後来有找到答案，但确实不太好转，math 03/31 14:58
20F：→ empireisme: 版有 03/31 14:58
21F：→ sxy67230: 要逆向反转函数除非你的函数够简单吧。够简单的话，很容 04/02 20:42
22F：→ sxy67230: 易反转换3d映射到2d，但是用机器学习的目的不就是在复 04/02 20:42
23F：→ sxy67230: 杂函数难描绘吗？ 04/02 20:42