s********k
发帖数: 6180 | 1 Google了好几个都不是很好用，觉得这种广泛应用的方法应该有很多可用code吧，版上
有没有大侠能贡献一下知道的code或者链接，只需要基本的RBF或者poly的kernel就可
以了，谢谢 |
d******e
发帖数: 7844 | 2 ... ...用matlab的话，最多10行... ...
【在 s********k 的大作中提到】
: Google了好几个都不是很好用，觉得这种广泛应用的方法应该有很多可用code吧，版上
: 有没有大侠能贡献一下知道的code或者链接，只需要基本的RBF或者poly的kernel就可
: 以了，谢谢
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s********k
发帖数: 6180 | 3 老大，你意思是自己写kernel吗？试一下了
【在 d******e 的大作中提到】
: ... ...用matlab的话，最多10行... ...
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d******e
发帖数: 7844 | 4 这玩艺有啥难的啊。
先求kernel matrix，两个循环，五行，中心化，一行
再特征值分解，matlab有现成的函数，eig，一行。
然后用投影。一个循环就足够了，3行。
【在 s********k 的大作中提到】
: 老大，你意思是自己写kernel吗？试一下了
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X**********g
发帖数: 480 | 5 嗯， 那个也就 一行
【在 s********k 的大作中提到】
: 老大，你意思是自己写kernel吗？试一下了
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N**D
发帖数: 10322 | 6 pretty straightford, takes several days to code it
【在 s********k 的大作中提到】
: Google了好几个都不是很好用，觉得这种广泛应用的方法应该有很多可用code吧，版上
: 有没有大侠能贡献一下知道的code或者链接，只需要基本的RBF或者poly的kernel就可
: 以了，谢谢
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N**D
发帖数: 10322 | 7 no fast enough
【在 d******e 的大作中提到】
: 这玩艺有啥难的啊。
: 先求kernel matrix，两个循环，五行，中心化，一行
: 再特征值分解，matlab有现成的函数，eig，一行。
: 然后用投影。一个循环就足够了，3行。
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d******e
发帖数: 7844 | 8 用C编也就是20行，网上有很多特征值分解的package随便搞一个就有了。
【在 N**D 的大作中提到】
: no fast enough
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N**D
发帖数: 10322 | 9 这个偶写过，记得好像要利用这个kernel的性质，更快
那些package的不好用，可以练习，数据一多，就只听硬盘paging 的声音
【在 d******e 的大作中提到】
: 用C编也就是20行，网上有很多特征值分解的package随便搞一个就有了。
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s********k
发帖数: 6180 | 10 请问下这个中心化是指特征空间中心化吗？有什么语句一行能实现，不是特别清楚。另
外eig出来的vector是按照eigvalue顺序排列的吗？
【在 d******e 的大作中提到】
: 这玩艺有啥难的啊。
: 先求kernel matrix，两个循环，五行，中心化，一行
: 再特征值分解，matlab有现成的函数，eig，一行。
: 然后用投影。一个循环就足够了，3行。
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d******e
发帖数: 7844 | 11 你完全没用过MATLAB?
【在 s********k 的大作中提到】
: 请问下这个中心化是指特征空间中心化吗？有什么语句一行能实现，不是特别清楚。另
: 外eig出来的vector是按照eigvalue顺序排列的吗？
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s********k
发帖数: 6180 | 12 我对中心化的含义不是太清楚，所以也不是太知道怎么写。eig那个问题解决了，用
eigs代替。
【在 d******e 的大作中提到】
: 你完全没用过MATLAB?
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d******e
发帖数: 7844 | 13 eigs就是一个eig+sort而已。
【在 s********k 的大作中提到】
: 我对中心化的含义不是太清楚，所以也不是太知道怎么写。eig那个问题解决了，用
: eigs代替。
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d******e
发帖数: 7844 | 14 你怎么算sample covariance matrix啊。
不得先把样本变成sample mean 0么？
不然X'X怎么可能是sample covaraince matrix啊
【在 s********k 的大作中提到】
: 我对中心化的含义不是太清楚，所以也不是太知道怎么写。eig那个问题解决了，用
: eigs代替。
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s********k
发帖数: 6180 | 15 可能我理解不是很到位，这个中心化应该是在做kernel之前先对原始数据做的吧？难道
是在做了kernel之后？
【在 d******e 的大作中提到】
: 你怎么算sample covariance matrix啊。
: 不得先把样本变成sample mean 0么？
: 不然X'X怎么可能是sample covaraince matrix啊
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s********k
发帖数: 6180 | 16 主要是为了之后做PCA方便
【在 d******e 的大作中提到】
: eigs就是一个eig+sort而已。
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N**D
发帖数: 10322 | 17 in feature space
【在 s********k 的大作中提到】
: 可能我理解不是很到位，这个中心化应该是在做kernel之前先对原始数据做的吧？难道
: 是在做了kernel之后？
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