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频谱图_王而川_东京大学_度学习_句子模型方法_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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1 2 κ(Xi,Xj)。 表示为核矩阵上的一个运算,可以写成KC = K_1jjzκ_1KjjZ + c12 CjZKj)jj“,其中j是全1s向量。我们有以下算法。 算法5.3 [居中数据]我们可以在特征空间中居中数据 代码片段5.2中给出了简短的操作序列。乙 %原始内核矩阵存储在变量K中 %输出使用相同的变量K %K的尺寸为ell x ell %D是存储K列平均值的行向量。%E是K ell = size(K,1)的所有条目的平均值; D = sum(K)/ ell; E =总和(D)/ ell; J =个(ell,1)* D; K = K-J-J“ + E *个(ell,ell); 代码片段5.2。 Matlab代码,用于使内核矩阵居中。 居中的稳定性居中的例子提出了一个问题,即我们可以从训练样本中估计质量中心的可靠性如何,换句话说,样本中心与真实期望的距离有多近 Ex [φ(x)] =φ(x)dP(x)。 X 我们在第4章中的分析限制了数量的期望值 g(S)=IlΦs-Eχ[φ(x)] ∣∣。 结果表明,在选择£磅的随机SamPle时,概率至
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