Truco del Kernel (2): selección de Kernel y construcción de modelo de regresión final

Antonio Sala, UPV

Dificultad: **** ,       Relevancia: ,      Duración: 12:53

Resumen:

Este vídeo es continuación del vídeo [ktrick]. Presenta distintos ejemplos de Kernel, en concreto el lineal, cuadrático, polinomial de grado arbitrario y el kernel RBF (gaussiano).

En la segunda parte del vídeo, presenta cómo reconstruir un modelo de regresión una vez calculados los parámetros “$w$” óptimos (uno por dato). No es necesario “recuperar” el vector $𝜃$ original (de hecho, si se ha usado una cierta $K$ de la literatura, puede no ser posible), y puede expresarse un modelo de regresión a partir de $w$. El modelo de regresión resultante tiene una interpretación con cierto “parecido” a las interpolaciones, dado que cada muestra de entrenamiento es responsable de un elemento de $w$.

Colección completa [VER]:

• Anterior   Truco del Kernel (1): eliminación de espacio nulo, matriz de productos escalares

• Siguiente Métodos Kernel: ajuste (regresión) por mínimos cuadrados