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RESEARCH · CL_223006 · Aug 27 · 11:19

研究人员建议不要在机器学习中使用高斯核

最近的一篇论文认为，在回归和分类等机器学习任务中不应广泛使用高斯核。作者认为，这种核（也称为平方指数核或径向基函数核）会导致条件方差不切实际地小，从而导致预测不确定性过度自信。此外，这种平滑性会导致数值病态，在实际应用中需要引入金块项等变通方法。该论文广泛建议由于这些问题而避免使用解析核。