Metoda nucleului
În informatică , metodele kernelului sunt o clasă de algoritmi de analiză a schemelor, al căror element cel mai cunoscut sunt mașinile vectoriale de suport (SVM).
Descriere
Scopul general al analizei schemelor este de a găsi și studia tipuri generice de relații (cum ar fi grupuri, poziții, componente principale, corelații, clasificări) și în tipuri generale de date (secvențe, documente textuale, seturi de puncte, vectori, imagini etc.) .).
Metodele nucleului abordează problema prin maparea datelor într-un spațiu de caracteristici multidimensional , unde fiecare coordonată corespunde unei caracteristici a datelor elementului, transformând datele într-un set de puncte în spațiul euclidian .
Deoarece cartografierea poate fi generală (de exemplu, nu neapărat liniară), relațiile găsite în acest mod sunt, prin urmare, foarte generale. Metodele kernel sunt denumite pentru funcțiile kernel , care sunt utilizate pentru a opera în spațiul caracteristic fără a calcula coordonatele datelor din spațiu, ci mai degrabă prin calcularea produsului interior între imaginile tuturor perechilor de date din spațiul funcțional. Această operațiune este adesea mai ieftină din punct de vedere al calculului decât calculul explicit al coordonatelor și se numește „kernel trick” (kernel trick). Funcțiile nucleului au fost introduse pentru o secvență de date, grafice, text, imagini și vectori.
Algoritmii capabili să lucreze cu nuclee includ mașini vectoriale de suport , procese Gaussiene , analiza discriminantă liniară Fisher, analiza componentelor principale (PCA), analiza corelației canonice, regresia crestelor, gruparea spectrală, filtre adaptive liniare și multe altele.
linkuri externe
- ( EN ) Kernel-Machines Org , pe kernel-machines.org .
- Introducere în metodele Kernel ( PDF ), pe homes.di.unimi.it .
