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在线核学习建模算法的理论剖析与多元应用探究
一、绪论
1.1研究背景与意义
随着信息技术的飞速发展,数据量呈爆炸式增长,机器学习作为一门多领域交叉学科,旨在让计算机通过数据学习模式和规律,从而实现对未知数据的预测和决策,在诸多领域发挥着关键作用。在机器学习中,核学习建模算法以其独特的优势脱颖而出,成为研究的热点之一。
核学习方法是基于核函数的机器学习方法,其核心思想是通过核函数将原始数据映射到高维特征空间,把低维空间中线性不可分的问题转化为高维空间中的线性可分问题,从而能够更好地处理非线性关系。核函数的使用避免了在高维空间中进行复杂的显式计算,大大降低了计算复杂度。例如,在图像识别领域,图像
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