Reguler linear vs RKHS-regresi
Saya sedang mempelajari perbedaan antara regularisasi dalam regresi RKHS dan regresi linier, tetapi saya kesulitan memahami perbedaan penting antara keduanya. (xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i)f(⋅)f(⋅)f(\cdot)f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),\begin{equation}f(x)\approx u(x)=\sum_{i=1}^m \alpha_i K(x,x_i),\end{equation}K(⋅,⋅)K(⋅,⋅)K(\cdot,\cdot)αmαm\alpha_mminα∈Rn1n∥Y−Kα∥2Rn+λαTKα,minα∈Rn1n‖Y−Kα‖Rn2+λαTKα,\begin{equation} {\displaystyle \min _{\alpha\in R^{n}}{\frac {1}{n}}\|Y-K\alpha\|_{R^{n}}^{2}+\lambda \alpha^{T}K\alpha},\end{equation} di mana, dengan beberapa penyalahgunaan notasi, entri i,ji,ji,j dari matriks kernel KKK adalah K(xi,xj)K(xi,xj){\displaystyle K(x_{i},x_{j})} . Ini memberi α∗=(K+λnI)−1Y.α∗=(K+λnI)−1Y.\begin{equation} \alpha^*=(K+\lambda …