커널1 ML : Kernel 개념 Kernel L (저차원) 공간 상의 두 벡터 x, y 가 있다고 할 때, Kernel Function은 K(x, y) = M(x) * M(y) 를 만족하는 매핑함수 M(.) 가 존재해야 한다. 즉, Kernel Function 의 값과 H(고차원) 공간 상으로 매핑된 두점 M(x), M(y) 의 내적이 같아야 한다. Example https://youtu.be/3liCbRZPrZA 이처럼 Kernel은 저차원에서 분리되지 않는 데이터들을 추가적인 연산을 통해서 고차원에서 분리해내는 작업을 도와주는 함수라고 생각하면 좋다. Kernel의 응용 Kernel은 특히 Gaussian Process 에서 어떻게 쓰는지 자세히 나온다. Gaussian Process의 목적인, 데이터를 기반으로 함수의 분포를 예측.. 2020. 6. 8. 이전 1 다음
