मैं सोच रहा था, मशीन सीखने के लिए हिल्बर्ट स्पेस और कार्यात्मक विश्लेषण कैसे उपयोगी हैं? मुझे लगा कि मशीन लर्निंग सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान और अनुकूलन का मिश्रण है। कार्यात्मक विश्लेषण कैसे संबंधित है?
जवाबों:
सपोर्ट वेक्टर मशीनों और स्ट्रक्चर्ड एसवीएम के विकास में अंतर्निहित रिप्रोड्यूसबल कर्नेल सिस्टम स्पेस का पूरा सिद्धांत हिल्बर्ट रिक्त स्थान के सिद्धांत पर बनाया गया है। इसके अलावा एसवीएम के कुछ अनुप्रयोगों का विकास जैसा कि बाह्य विकृति का पता चलता है, जो अज्ञात संभावना वितरण के समर्थन का अनुमान लगाने के विचार पर आधारित है ( एक उच्च आयामी वितरण के समर्थन का अनुमान लगाना, श्लोकोप्फ एट अल। )।
बस @SmallChess के जवाब में जोड़ना है। व्यवहार में आप इसके बारे में अच्छी जानकारी के बिना कर सकते हैं, लेकिन आपको निश्चित रूप से कार्यान्वयन, बीजगणित को शामिल करने और पसंद के एल्गोरिथ्म द्वारा दिए गए समाधानों की ज्यामितीय व्याख्याओं को समझने की आवश्यकता है।