In niet-parametrische statistieken is een kernel een wegingsfunctie die wordt gebruikt in niet-parametrische schattingstechnieken Kernels worden gebruikt bij het schatten van de dichtheid van de kern om de dichtheidsfuncties van willekeurige variabelen te schatten, of in de kernel regressie om de voorwaardelijke verwachting van een willekeurige variabele te schatten.
Wat is een sampling-kernel?
Kerneldichtheidsschatting is een bekende methode voor het schatten van de onbekende kansdichtheidsverdeling op basis van een gegeven steekproef [30], [32]. Het schat de onbekende dichtheidsfunctie door het gemiddelde te nemen over een reeks homogene kernfuncties die op elk monsterpunt zijn gecentreerd.
Wat is een data-kernel?
Bij machine learning wordt meestal een "kernel" gebruikt om te verwijzen naar de kerneltruc, een methode om een lineaire classificatie te gebruiken om een niet-lineair probleem op te lossen.… De kernelfunctie is wat wordt toegepast op elke data-instantie om de oorspronkelijke niet-lineaire waarnemingen in kaart te brengen in een hoger-dimensionale ruimte waarin ze scheidbaar worden.
Wat levert een kernelfunctie op?
De kernelfuncties retourneren het inproduct tussen twee punten in een geschikte functieruimte. Dus door een notie van gelijkenis te definiëren, met weinig rekenkosten, zelfs in zeer hoogdimensionale ruimten.
Wat is een normale kernel?
Een reeks kernelfuncties wordt vaak gebruikt: uniform, driehoekig, biweight, triweight, Epanechnikov, normal en andere. … Vanwege de handige wiskundige eigenschappen wordt vaak de normale kernel gebruikt, wat betekent K(x)=ϕ(x), waarbij ϕ de standaard normale dichtheidsfunctie is.
