Update 2018-03-14-ML基本概念.md

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@@ -9,11 +9,23 @@ tags: ai
 ## 误差
 训练误差：训练集上的误差，其他类似
 
+
+## SVM
+核技巧： $x_i$和$x_j$在特征空间的内积，等于他们在原始样本空间中通过函数$k(.,.)$计算的结果  
+
+线性核：$x_i^Tx_j$  
+多项式核：$(x_i^Tx_j)^d$  
+高斯核：$exp(- \frac {||x_i-x_j||^2} {2\sigma^2})$  
+拉普拉斯核：$exp(-\frac {||x_i - x_j||} {\sigma})$  
+Sigmoid核：$tanh(\beta x_i^Tx_j+\theta)$  
+
 ## 其他
 相关系数: $\rho= \frac {Cov(X, Y)}{\sigma_X \sigma_Y}$  
 协方差：$Cov(X, Y) = E[(X-\mu_X)(Y-\mu_Y)]$  
 线性相关时，相关系数为1  
 
 
-结构风险：描述模型的某些性质。比如正则化项
+结构风险：描述模型的某些性质。比如正则化项  
 经验风险：描述模型与训练数据的契合程度
+
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