Sa nonparametric statistics, ang kernel ay isang weighting function na ginagamit sa non-parametric estimation techniques Kernels ay ginagamit sa kernel density estimation para tantyahin ang random variables' density functions, o sa kernel regression para matantya ang conditional expectation ng isang random variable.
Ano ang sampling kernel?
Ang
Kernel density estimation ay isang kilalang paraan para sa pagtantya ng hindi alam na probability density distribution batay sa ibinigay na sample [30], [32]. Tinatantya nito ang hindi alam na function ng density sa pamamagitan ng pag-average sa isang set ng mga kernel homogenous na function na nakasentro sa bawat sample point.
Ano ang data kernel?
Sa machine learning, karaniwang ginagamit ang "kernel" para tumukoy sa kernel trick, isang paraan ng paggamit ng linear classifier upang malutas ang isang non-linear na problema.… Ang kernel function ay kung ano ang inilapat sa bawat data instance upang imapa ang orihinal na non-linear na mga obserbasyon sa isang mas mataas na dimensyon na espasyo kung saan sila ay nagiging mapaghihiwalay.
Ano ang ibinabalik ng kernel function?
Ibinabalik ng mga kernel function ang ang panloob na produkto sa pagitan ng dalawang punto sa isang angkop na feature space. Kaya sa pamamagitan ng pagtukoy ng paniwala ng pagkakatulad, na may maliit na gastos sa computational kahit na sa napakataas na dimensyon na mga espasyo.
Ano ang normal na kernel?
Ang isang hanay ng mga kernel function ay karaniwang ginagamit: uniporme, triangular, biweight, triweight, Epanechnikov, normal, at iba pa. … Dahil sa maginhawang mathematical properties nito, kadalasang ginagamit ang normal na kernel, na nangangahulugang K(x)=ϕ(x), kung saan ang ϕ ay ang standard normal density function.
