Çekirdek Hilesi

Birçok algoritma örnekleri iç çarpımlar aracılığıyla kullanır. Bir çekirdek işlevi, bazı özellik uzayındaki bir iç çarpıma karşılık gelen benzerliği hesaplar. Eğer bir algoritma yalnızca ikili iç çarpımlar kullanılarak yazılabiliyorsa, bu çarpımlar çekirdek değerlendirmeleriyle değiştirilebilir. Algoritma daha sonra, dönüştürülmüş koordinatlar hiçbir zaman açıkça oluşturulmasa bile, her girdi o özellik uzayına eşlenmiş gibi davranır. Bu çekirdek numarasıdır. Destek vektör makineleri iyi bilinen bir örnektir. Doğrusal bir SVM, giriş gösteriminde düz bir sınır oluşturur. Geçerli bir doğrusal olmayan çekirdek ile aynı optimizasyon, orijinal giriş alanında doğrusal olmayan bir sınır oluşturabilir. Bir polinom çekirdeği, seçilen bir dereceye kadar olan etkileşimleri temsil edebilirken, radyal tabanlı bir fonksiyon çekirdeği, mesafeyle azalan bir benzerlik verir. Bu seçimler karar yüzeyinin ne kadar esnek olabileceğini değiştirir. Çekirdek bir modeli otomatik olarak doğru hale getirmez. Çok basit bir çekirdek yetersiz kalabilir; çok esnek olan gürültüye uyabilir. Giriş ölçeklendirmesi önemlidir çünkü mesafeye dayalı benzerlikler özellik büyüklüklerine bağlıdır. RBF genişliği gibi hiper parametreler, benzerliğin mesafeyle ne kadar hızlı düştüğünü kontrol eder. Eğitim ve doğrulama verilerini kullanarak ayarları seçin ve bu seçimleri yönlendirmeyen veriler üzerindeki nihai performansı değerlendirin. Hesaplamalı değiş tokuş da önemlidir. Çekirdek yöntemleri genellikle birçok örnek çifti arasındaki benzerlikleri saklar veya hesaplar. Tam bir matris, eğitim örneklerinin sayısıyla birlikte karesel olarak büyür; bu da bellek ve zaman açısından pahalı olabilir. Büyük veri kümeleri için açık özellik haritaları, yaklaşımlar, doğrusal modeller veya diğer yaklaşımlar daha pratik olabilir. Bir çekirdek, standart optimizasyon yöntemleri için matematiksel geçerlilik koşullarını karşılamalıdır; genellikle simetrik Gram matrisi, her sonlu giriş kümesi için pozitif yarı tanımlıdır. Keyfi benzerlik puanları mutlaka geçerli çekirdekler değildir. Bu hile, potansiyel olarak geniş bir özellik alanının açıkça numaralandırılmasını önler, ancak hesaplamayı ortadan kaldırmaz: ikili çekirdek değerlendirmesi, baskın maliyet olabilir.