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流形约束框架下的 LapSVR 和 LapESVR
发布于 2023 年 6 月 30 日 at 16:18本文介绍了 RKHS(再生核希尔伯特空间)下的流形约束框架,以及基于流形约束框架的三个模型:拉普拉斯支持向量回归(LapSVR)和嵌入图拉普拉斯矩阵的支持向量回归(LapESVR)。LapESVR 和 LapSVR 相比更高效,且得到的核片段(kernel section)系数有稀疏的特性。
再生核希尔伯特空间
发布于 2023 年 6 月 9 日再生核希尔伯特空间(RKHS)和一些支持核方法的机器学习模型,如 SVM,PCA 等密切地联系在一起。这边文章系统地介绍了和 RKHS 相关的一些概念,以及一个重要的定理——表示定理。