কার্নেল কৌতুক বিভিন্ন মেশিন লার্নিং মডেলগুলির (যেমন ব্যবহার করা হয় SVM )। এটি সর্বপ্রথম 1964 সালে "প্যাটার্ন রিকগনিশন লার্নিংয়ে সম্ভাব্য ফাংশন পদ্ধতির তাত্ত্বিক ভিত্তি" প্রবন্ধে প্রবর্তিত হয়েছিল।
উইকিপিডিয়া সংজ্ঞা বলছে যে এটি
মূল অ-রৈখিক পর্যবেক্ষণকে উচ্চ-মাত্রিক স্থানে ম্যাপিংয়ের মাধ্যমে অ-রৈখিক সমস্যা সমাধানের জন্য লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধ অ্যালগরিদম ব্যবহারের একটি পদ্ধতি, যেখানে পরবর্তীতে লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধকরণ ব্যবহৃত হয়; এটি নতুন স্থানটিতে মূল স্থানটিতে অ-রৈখিক শ্রেণিবিন্যাসের সমতুল্য রৈখিক শ্রেণিবিন্যাস করে।
রৈখিক মডেলের একটি উদাহরণ যা অ-রৈখিক সমস্যাগুলিতে প্রসারিত করা হয়েছে তা হ'ল কার্নেল পিসিএ । কার্নেলের কৌশলটি কোনও লিনিয়ার মডেলটিতে প্রয়োগ করা যেতে পারে, বা এর কোনও নির্দিষ্ট বিধিনিষেধ রয়েছে?
1
বিটিডাব্লু, কার্নেলগুলি এসভিএম এর জন্য সত্যই প্রয়োজনীয় নয়। এসভিএম এর "হার্ট" হ'ল নরম মার্জিন সর্বাধিককরণের মূলনীতি। কার্নেলের উপস্থাপনায় যাওয়ার ফলে ও (ডি) এর পরিবর্তে আপনার সমস্যার মাত্রিকতা O (m ^ 2) হয়ে যায় যেখানে m উদাহরণগুলির সংখ্যা এবং d আপনার বৈশিষ্ট্য স্থানের মাত্রা, সুতরাং যদি m ^ 2 ডি এর চেয়ে বেশি হয় তবে আপনি হতে পারেন কার্নেলগুলি দিয়ে দূরে থাকাই ভাল
—
ইয়ারোস্লাভ
@ ইয়ারোস্লাভ: রেফারেন্সের জন্য ধন্যবাদ। আপনি কি সেই "সংশোধিত সীমাবদ্ধ নিউটন পদ্ধতি" এর কোনও প্রয়োগ সম্পর্কে সচেতন?
—
শেন
না, তবে কের্তি এবং ল্যাংফোর্ডের পৃষ্ঠাগুলিতে কিছু সফ্টওয়্যার সম্পর্কিত লিঙ্ক রয়েছে যেহেতু তারা দুজনেই ইয়াহু রিসার্চ
—
ইয়ারোস্লাভ বুলাটোভ