标签： math machine-learning proof
我正在阅读高斯内核的特征映射，我想知道特征映射的推导。对于1-D标量情况，有一个明确的解释：
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/talks/kuleuven_svm.pdf （幻灯片11）
但是如何处理2-D案例呢？在初始案例的扩展期间，将会有一个点积。即使在泰勒扩张之后，我也不明白为什么我们可以将它们分成两个特征映射。