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核方法
Dec 30, 2021
核方法
66 分钟核方法（八）：深度核学习 vs 深度学习——选择指南与故障排查
深度核学习把神经特征提取和核方法结合。何时选核而非深网、超参调优手册、常见故障模式，以及一张最终的 5 步核方法决策流程图。
Dec 24, 2021
核方法
88 分钟核方法（七）：大规模核方法——Nystrom 近似与随机傅里叶特征
核方法是 $O(n^3)$。Nystrom 近似和随机傅里叶特征把它拉回线性时间，同时保留核技巧的表达能力。
Dec 19, 2021
核方法
54 分钟核方法（六）：高斯过程——当核方法遇到贝叶斯推断
高斯过程把核变成一个贝叶斯模型——后验自带不确定性、边际似然自动选超参、核就是函数空间上的先验。
Dec 14, 2021
核方法
76 分钟核方法（五）：核 SVM、核 PCA 与核岭回归
把经典算法核化——SVM 的对偶形式、核 PCA 在特征空间里的特征分解、核岭回归的闭式解。带 sklearn 代码与 worked example。
Dec 9, 2021
核方法
34 分钟核方法（四）：常见核函数族——RBF、Matern、多项式、周期与更多
你真正会用到的几族核函数：RBF（高斯）、多项式、线性、Matern、周期、sigmoid。何时选哪个、超参直觉，以及核怎么组合。
Dec 4, 2021
核方法
30 分钟核方法（三）：RKHS——核方法的理论灵魂
再生核 Hilbert 空间——核方法栖息的函数空间。再生性、表示定理，以及为什么有限数据可以在无穷维空间里做优化。
Nov 29, 2021
核方法
52 分钟核方法（二）：数学基础——正定核与 Mercer 定理
什么样的函数才是合法核？正定性、Gram 矩阵判别、以及 Mercer 定理——那个让核技巧合法化的谱分解。
Nov 24, 2021
核方法
48 分钟核方法（一）：为什么需要它——从线性算法的天花板说起
线性算法没办法捕获非线性规律。核技巧让你既保留线性算法的优雅，又能建模非线性关系，而且完全不需要写出那个高维特征映射。这是核方法 8 篇系列的开篇。