According to the characteristics of real data environment, this paper presents a kernel information model containing product data object, object relationship and the processes used to handle data.
本文根据产品数据环境这一特点，提出数据对象、对象关系以及处理数据的过程是产品数据管理的核心内容。
Kernel Methods are concerned with mapping input data into a higher dimensional vector space where some classification or regression problems are easier to model.
核函数方法关心的是如何把输入数据映射到一个高维度的矢量空间，在这个空间中，某些分类或者回归问题可以较容易地解决。
Kernel Methods are concerned with mapping input data into a higher dimensional vector space where some classification or regression problems are easier to model.
核函数方法关心的是怎样把输入数据映射到一个高维度的矢量空间，在这个空间中，某些分类或者回归问题可以较容易地解决。
The kernel estimation method analyzes the data distribution by not using the prior knowledge of data distribution. This method avoids the impaction of model and parameters estimation.
核密度估计方法从数据样本本身出发研究数据分布特征，不利用有关数据分布的先验知识，避免了模型估计和参数估计的主观影响。
The kernel estimation method analyzes the data distribution by not using the prior knowledge of data distribution. This method avoids the impaction of model and parameters estimation.
核密度估计方法从数据样本本身出发研究数据分布特征，不利用有关数据分布的先验知识，避免了模型估计和参数估计的主观影响。
应用推荐