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- Pourquoi le noyau gaussien est-il meilleur?
- Qu'est-ce qu'un noyau gaussien?
- Quel noyau utiliser pour le processus gaussien?
- Qu'est-ce que le noyau gaussien dans l'apprentissage automatique?
Pourquoi le noyau gaussien est-il meilleur?
Les grains gaussiens sont des noyaux universels i.e. Leur utilisation avec une régularisation appropriée garantit un prédicteur globalement optimal qui minimise à la fois les erreurs d'estimation et d'approximation d'un classificateur.
Qu'est-ce qu'un noyau gaussien?
Le noyau gaussien est l'équivalent physique du point mathématique. Ce n'est pas strictement local, comme le point mathématique, mais semi-local. Il a une étendue pondérée gaussienne, indiquée par son échelle intérieure s.
Quel noyau utiliser pour le processus gaussien?
Le noyau le plus largement utilisé est peut-être le noyau de fonction de base radiale (également appelé noyau exponentiel quadratique, le noyau exponentiel carré ou le noyau gaussien): k (xₙ, xₘ) = exp (- || xₙ - xₘ || ² / 2l²), où l l'échelle de longueur du noyau.
Qu'est-ce que le noyau gaussien dans l'apprentissage automatique?
Le noyau gaussien est une fonction de noyau très populaire utilisée dans de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier dans les machines vectorielles de support (SVM). Il est plus souvent utilisé que les grains polynomiaux lors de l'apprentissage des ensembles de données non linéaires et est généralement utilisé pour formuler le SVM classique pour les problèmes non linéaires.
