机器学习 | 第七讲
2023-05-10 14:56:27博士，北京大学数学科学学院概率统计系教授。加入北京大学之前为上海交通大学计算机科学与工程系教授，上海交通大学数据科学研究中心兼职教授，计算机科学与技术和统计学双学科的博士生指导导师。也曾是浙江大学计算机学院教授和浙江大学统计科学中心兼职教授。
主要从事人工智能、机器学习与应用统计学领域的教学与研究。迄今在国际重要学术期刊和重要的计算机学科会议上发表70余篇论文。是美国“数学评论”的特邀评论员，国际机器学习旗舰刊物Journal of Machine Learning Research 的执行编委。
大家好，机器学习导论的第7节课终于来了。这节课是本系列课程第二部分机器学习相关的核方法延续。核方法是介绍支持向量机等方法的后续基础。
本次课程主要内容：
如何构造正定的再生核；
从负定核构造正定核。
张老师就讲到这里，希望大家学的开心，如果有问题大家可以留言讨论。
参考文献：
Chapter 3. Shawe-Taylor, John, and Nello Cristianini. Kernel methods for pattern analysis. Cambridge university press, 2004.
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