Kernel__Maschinelles_Lernen_
Im Bereich des Maschinellen Lernens wurde eine Klasse von Algorithmen entwickelt, die sich eines Kernels (dt. Kern) bedienen, um ihre Berechnungen implizit in einem höherdimensionalen Raum auszuführen.
Bekannte Algorithmen, die mit Kerneln arbeiten, sind die Support Vector Machines und die Kernel-PCA.
Man spricht in diesem Zusammenhang auch vom Kernel-Trick, weil man mit dieser Methode einen linearen Klassifikator auf nicht linear klassifizierbare Daten anwendet. Dies wird erreicht, indem man die Daten in einen höherdimensionalen Raum transformiert, in welchem man sich eine bessere lineare Separierbarkeit erhofft.
Kernel__Maschinelles_Lernen_
Im Bereich des Maschinellen Lernens wurde eine Klasse von Algorithmen entwickelt, die sich eines Kernels (dt. Kern) bedienen, um ihre Berechnungen implizit in einem höherdimensionalen Raum auszuführen.
Bekannte Algorithmen, die mit Kerneln arbeiten, sind die Support Vector Machines und die Kernel-PCA.
Man spricht in diesem Zusammenhang auch vom Kernel-Trick, weil man mit dieser Methode einen linearen Klassifikator auf nicht linear klassifizierbare Daten anwendet. Dies wird erreicht, indem man die Daten in einen höherdimensionalen Raum transformiert, in welchem man sich eine bessere lineare Separierbarkeit erhofft.