机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。本章为《机器学习》的第七章内容——主要知识点包括如何核化、为什么要核化、典型的核等。
关键词： 核化 核方法 核宽度 机器学习
主讲人：教授 何琨 机构：华中科技大学
时长：0:16:00 年代：2019年
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