...及软间隔最大化，学习非线性支持向量机。通过使用核函数可以学习非线性支持向量机，等价于隐式地在高维的特征空间中学习线性支持向量机。核方法（kernel method）是比支持向量机更为一般的机器学习方法。 线性可分支持向量机与硬间隔最大化 支持向量机的学习是在特征空间进行的。
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point kernel method 点核法 ; 点核仁方法
double-kernel method 双内核方法
average kernel method 平均核方法
adaptive kernel method 自适应核方法
modified-kernel method 修改内核方法
synthetic kernel method 综合核方法
The experiments on face recognition show good performance of the combination of kernel method and NNCH classifier.
人脸识别实验结果证实,这种核函数方法与最近邻凸包分类算法的融合是可行的和有效的。
参考来源 - 核最近邻凸包分类算法 in CThe proposed method takes the canonical correlation in the reproduced Hilbert space as the contrast function, and introduces the kernel method into the canonical correlation.
利用在重建希尔伯特空间的典型相关作为独立分量分析的对比函数,并将核方法引入典型相关分析中,通过将对比函数的最大化实现干扰与信号的分离,实现窄带干扰抑制。
参考来源 - 直扩通信系统中窄带干扰抑制研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
The exact expression for the solution and stable numerical algorithm are given based on the reproducing kernel method.
基于再生核方法，温度分布的精确表达式和稳定的数值算法被给出。
In this paper the boundary singular kernel method is used in EFGM to impose the essential boundary conditions exactly.
本文将边界奇异权方法运用于EFGM中，实现了本质边界条件在节点处的精确施加。
As the integral equation, the authors use the reproducing kernel method to seek the solution, and seek the numerical solution by the Mathematic software.
对于积分方程应用再生核解法进行求解，并应用数学软件进行数值求解。
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