【摘要】核方法即为基于核的机器学习方法具有两个显著的特点：(1)在线性与非线性之间建立了一座桥梁,从而可以把求解线性问题的方法用于求解非线性问题；(2)核函数的引入巧妙地避免了维数灾难的问题,且并不增加计算复杂度。评价一个核函数模型好坏与否的一个重要标准就是核函数模型的稀疏性,因此建立一个稀疏的核函数模型是当今机器学习领域研究中的一个热点问题。目前核模型的建立主要有两种策略：凸优化法和贪婪法。采用 […]