A nem paraméteres statisztikában a kernel egy nem paraméteres becslési technikákban használt súlyozási függvény A kerneleket a magsűrűség becslésében használják a valószínűségi változók sűrűségfüggvényeinek becslésére, vagy a kernelben regresszió egy valószínűségi változó feltételes várakozásának becslésére.
Mi az a mintavevő kernel?
A kernelsűrűség becslése egy jól ismert módszer az ismeretlen valószínűségi sűrűség-eloszlás becslésére adott minta alapján [30], [32]. Az ismeretlen sűrűségfüggvényt úgy becsüli meg, hogy átlagolja a kernel homogén függvényeinek halmazát, amelyek középpontjában minden mintapont áll.
Mi az adatkernel?
A gépi tanulásban a „kernelt” általában a kerneltrükkre utalják, egy olyan módszerre, amellyel lineáris osztályozót használnak egy nemlineáris probléma megoldására.… A kernelfüggvény az, amit alkalmazunk minden egyes adatpéldányon, hogy az eredeti nemlineáris megfigyeléseket leképezzék egy magasabb dimenziós térbe, amelyben szétválaszthatóvá válnak.
Mit ad vissza a kernelfüggvény?
A kernelfüggvények a belső szorzatot adják vissza két pont között egy megfelelő jellemzőtérben. Így a hasonlóság fogalmának meghatározásával, kis számítási költséggel még nagyon nagy dimenziójú terekben is.
Mi az a normál kernel?
A rendszermag számos funkcióját gyakran használják: egységes, háromszög, kétsúlyú, háromsúlyú, Epanechnikov, normál és mások. … Kényelmes matematikai tulajdonságai miatt gyakran használják a normál kernelt, ami azt jelenti, hogy K(x)=ϕ(x), ahol ϕ a szabványos normál sűrűségfüggvény.
