各向同性核的解释

时间:2016-01-20 09:49:12

标签: machine-learning regression

什么是各向同性内核。它的特点是什么?我们如何在非参数回归(如内核回归)的上下文中使用它?使用指标进行直观的解释会很有帮助。

1 个答案:

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各向同性内核是一个内核,它只依赖于内核参数的距离,

K(x,y) = f(||x-y||)

||.||是任何合适的标准,通常是L2标准。

直观地说,这意味着偏差的方向并不重要。例如,在两个维度中,变量x1的变化对变量x2的变化同样重要 - 当然这通常是一个过于强烈的假设。因此,预测变量通常会适当缩放。

如何在回归中使用它?像任何其他内核一样,但它通常更简单,因为参数的数量通常很小。例如,各向同性高斯只有一个参数。