【IM】關於引數模型和核模型的理解
學習模型按照引數與維度還是樣本相關，可分為引數模型（引數與維度相關）和核模型（引數與樣本相關）。
對於核模型的核方法或核函式說明有如下博文，參考《圖解機器學習》理解如下兩頁。
https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/81661602
https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/79092082
這個理解包括兩方面：
1）非線性SVM中核函式的作用，起到高維線性可分同時又在低維進行計算，避免高維運算；
2）SVM和神經網路的比較，神經網路引數學的更多，模型更復雜，計算更大。
還有一些理解的不是很透徹，如高斯核模型中，只在輸入樣本附近對函式近似。按照引數模型中的加法乘法兩種思路拓展多維，可以很好理解高維和低維的關係，以及模型複雜度、引數多寡、計算量大小、擬合度等等。
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