什么是核方法？
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ai给出的定义
核方法是机器学习中的一类算法，它使用核函数将数据映射到高维特征空间，然后在该特征空间中执行线性或非线性分类/回归。
一些关键点：
他们依靠内核函数将数据映射到特征空间。常见的内核有线性、多项式、高斯等。在特征空间中，我们可以使用简单的线性分类器或回归器对原始数据空间中的复杂非线性模式进行建模。许多流行的 ml 算法都使用内核，包括：
svm（支持向量机）——用于分类。kernel pca - 用于降维。内核回归 - 非线性回归。内核感知器 - 感知器的内核化版本。
关键思想是内核方法使用“内核技巧”来避免将数据显式映射到特征空间，该空间可以是非常高的或无限维的。他们直接计算表示特征空间内积的核函数。这使得这些方法可扩展且高效。内核方法的一些好处是：
它们用途广泛，可以模拟复杂的非线性模式。他们拥有基于统计学习理论的坚实数学基础。他们通常在分类、回归、聚类等许多应用中取得最先进的结果。它们可以处理结构化数据，例如序列、图形和文本。
因此，从本质上讲，核方法提供了一种将简单线性算法扩展到复杂非线性问题的优雅方法。它们是现代机器学习中非常流行且功能强大的一组技术。
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