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新的q正交核增强了SVM的性能和稳定性

研究人员为机器学习引入了一类新的核函数，特别是用于支持向量机（SVM），该核函数基于离散的$q$-Hermite I多项式。这些q正交核泛化了经典的Hermite多项式，旨在提供比现有方法更好的数值稳定性和计算简便性。在20个基准数据集上的实验表明，这些新核在性能上与RBF等传统核以及其他正交多项式核具有竞争力，预示着连接数学理论与实际应用的核设计方向具有广阔前景。