标签： machine-learning kernel classification pattern-recognition
我有一个关于机器学习和特定内核功能的问题。假设我们有一个Kernel函数，比如K（x），还有另一个不同的函数，比如K＆＃39;（x）。我想知道K（K＆＃39;（x））是一个内核函数吗？也就是说，如果将内核函数的输出提供给另一个内核，它意味着什么？是否有意义？
另一个问题是关于众所周知的核的线性组合的预期行为，例如RBF，多项式和MLP。假设MLP内核在分类任务中产生60％的准确率，而RBF产生85％。与MLP相比，RBF + MLP必然会产生更好的准确度吗？
提前致谢。