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基于可再生核的机器学习理论（十一）-Th……

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（十一）-Theory of reproducing kernels Ⅱ(one)

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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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支持向量机分类

支持向量机SVM是一种基于结构风险最小化原则的学习技术，它能够通过小样本训练集建立一个具有较好泛化能力的学习机器。SVM的学习结果为支持向量集，通常是样本集的一小部分。可以证明支持向量集与原样本集是等价的，支持向量集充分体现了整个样本集的属性。

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