神经网络——PRML

In Chapters 3 and 4 we considered models for regression and classiﬁcation that comprised linear combinations of ﬁxed basis functions.

在第三章和第四章中，我们讨论了使用fixed基础函数的线性组合的模型用来做回归和分类。

We saw that such models have useful analytical and computational properties but that their practical applicability was limited by the curse of dimensionality.

我们看到，这种模型在分析和计算复杂性上都具备费用有用的特性，但是它们实际的可用性被维度所限制了。

In order to apply such models to large scale problems, it is necessary to adapt the basis functions to the data.

为了能把这种由简单函数的线性组合所构造出来的模型，应用到大规模/大数据量的问题上，针对数据，需要对基本函数进行一定的改造。

Support vector machines (SVMs), discussed in Chapter 7, address this by ﬁrst deﬁning basis functions that are centred on the training data points and then selecting a subset of these during training.

我们将在第七章来讨论支持向量机（SVM），SVM是怎么解决这个问题（上一段中提到的大规模数据，和简单函数线性组合模型缺少维度的矛盾）的呢？首先SVM在训练数据点

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