机器学习导论(张志华):正定核性质
前言
这个笔记是北大那位老师课程的学习笔记,讲的概念浅显易懂,非常有利于我们掌握基本的概念,从而掌握相关的技术。
Basic concepts
- if ∑i=1,j=1naikijaj≥0\sum_{i=1,j=1}^{n}a_ik_{ij}a_j \geq 0 i=1,j=1∑naikijaj≥0∨a⊂R\vee a \subset R∨a⊂R
then k is positive definite. - X∗Y⊂x∗yX*Y \subset x*yX∗Y⊂x∗y this is a set.
- if kn−>k{k_n}->kkn−>k then limx−>+∞aTkna≥0\lim\limits_{x->+\infin}a^Tk_na \geq 0x−>+∞limaTkna≥0
=aTKa≥0=a^TKa \geq 0=aTKa≥0
KK=>Kn−1k=knK^{n-1}k=k^nKn−1k=kn
they all are P.S.D,then all ≥0\geq 0≥0 - Thy: Let XXX be a nonempty set x0⊂Xx_0 \subset X x0⊂X and Let ϕ:X∗X−>IR\phi :X*X ->I_Rϕ:X∗X−>IR
be a symmetric kernel.
P−atK(x‾,y)=ϕ(x,x0)+ϕ(y,x0)−ϕ(x,y)=ϕ(x0,y0)P^-at K(\overline x,y)=\phi(x,x_0)+\phi(y,x_0)-\phi(x,y)=\phi(x_0,y_0)P−atK(x,y)=ϕ(x,x0)+ϕ(y,x0)−ϕ(x,y)=ϕ(x0,y0)
then k is P.D iff ϕ\phiϕ is negative definite.
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