补上笔记。这节课讲的就是大名鼎鼎的Kernel Method...
核函数（正定）
定义 
, 
满足：
1) 对称： 
2) 正定： n个观测
，
正定（或者非负定）。
举例：
- 常数——
- 内积——
，或广义下
，其中
，从
。
性质：
1. 封闭性
1) 正定，
，则
正定。
2) 
正定，
正定，则
正定，
正定。
3) 
正定，
，则正定。
4) 
正定
5) 
正定。
2. 归一性
正定，
。
再生核Hilbert空间（RKHS)
（走神一下：关于这个命名的吐槽猛击 -> 翻译版、 英文原版Normal Deviate）
1. Hilbert空间：完备内积空间，可以视作欧氏空间的推广。
。
在这个空间中，我们定义：
- 加法：x+y
- 数乘：
, 
。 - 内积
：对称性
;线性 
，
. - 零元素：若
，则
定义为零元素。 - 完备性：如果
且
，则
。（收敛到该空间内）。
2. 再生核Hilbert空间
给定正定，可以构造Hilbert空间H使得
，
；且构造一个
，使得，即核函数可以写成内积形式。
这样对于
，
。
核方法
1. 基本思想
将线性模型推广到非线性模型的方法（其中较为简单的一种）
，从
到
的一个映射。举例：
，这样就可以拓展为广义线性模型。
2. SVM
可以转化为：
令
，
，则
非线性变换之后，
注意此时
的维数有变化（
）。
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如果各位更关心SVM后面的直觉，还是去看看Andrew Ng的相关课程吧...这里推导太多，直觉反而丢了一些。
