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최근에 Kernel 트릭을 사용하는 방법에 대해 배웠습니다.이 방법은 데이터를 해당 차원의 데이터를 선형화하기 위해 더 높은 차원의 공간에 매핑합니다. 이 기술을 사용하지 않아야하는 경우가 있습니까? 올바른 커널 기능을 찾는 것이 문제입니까? 선형 데이터의 경우 물론 도움이되지 않지만 비선형 데이터의 경우 항상 유용합니다. 학습 시간 및 확장 성 측면에서 선형 분류기를 …

13 machine-learning  svm  kernel-trick  heuristic 

이것은 철학적 질문에 접해 있지만 더 많은 경험을 가진 다른 사람들이 분포 선택에 대해 어떻게 생각하는지에 관심이 있습니다. 어떤 경우에는 이론이 가장 잘 작동 할 수 있음이 분명해 보입니다 (마우스 꼬리 길이는 아마도 정규 분포 일 것입니다). 많은 경우에 데이터 세트를 설명하는 이론이 없을 수도 있으므로 원래 설명하기 위해 개발 …

12 distributions  overfitting  heuristic 

몬티 홀 (Monty Hall) 문제가 문제가되는 경우가 있습니다. 위대한 폴 에르 도스조차도이 문제에 속았습니다. 대답하기 어려운 내 질문은 우리가 직관적 인 주장을하면서도 틀린 답을 확신 할 수있는 확률에 관한 것입니다. 첫 번째 자릿수와 대기 시간 역설에 대한 벤 포드 법칙은 이와 같은 유명한 예입니다.

10 probability  conditional-probability  paradox  heuristic