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基于可再生核的机器学习理论（九）-The……

张海樟

演讲人

中山大学数学与计算科学学院正教授

张海樟，2003本科毕业于北京师范大学数学系，2006年硕士毕业于中科院数学所，2009博士毕业于Syracuse University数学系，现为 University of Michigan博士后，已受聘为中山大学数学与计算科学学院正教授。主要研究领域包括应用与计算调和分析、机器学习理论、非线性时频分析。

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H是一个定义在一抽象集合B的实值或复值的Hilbert函数空间，对任意f(x)属于H，x属于B，若存在二元函数K(x,y)，满足：对任意固定y属于B，K(x,y)作为x的函数属于H；对任意f(x)属于H，有f(y) = (f(x),K(x,y))H (H为下标)。则称K(x,y)为H的再生核，H是以K(x,y)为再生核的Hilbert空间，简称再生核Hilbert空间，简记为RKHS。

基于可再生核的机器学习理论（九）-Theory of reproducing kernels Ⅰ(three)

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讲师风采

: 张海樟; 中山大学数学与计算科学学院正教授

讲师简介：: 张海樟，2003本科毕业于北京师范大学数学系，2006年硕士毕业于中科院数学所，2009博士毕业于Syracuse University数学系，现为 University of Michigan博士后……

视频简介：: H是一个定义在一抽象集合B的实值或复值的Hilbert函数空间，对任意f(x)属于H，x属于B，若存在二元函数K(x,y)，满足：对任意固定y属于B，K(x,y)作为x的函数属于H；对任意f(x)属于H，有f(y) = (f(x),K(x,y))H (H为下标)。则称K(x,y)为H的再生核，H是以K(x,y)为再生核的Hilbert空间，简称再生核Hilbert空间，简记为RKHS。

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段落信息

高斯方程

经典的高斯过程（GP）模型通常采用平方指数协方差函数，相当于用高斯径向基函数及其平移构成的一组基对高斯过程进行表示；但这组基并不完备，因此只能近似表示。MGP模型借鉴小波分析中的多尺度表示思想，用尺度函数构建协方差函数，也就是用尺度函数及其平移构成的一组完备基对高斯过程进行准确表示。

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