核主成分分析原理（机器学习强基计划8-3：详细推导核化主成分分析KPCA算法(附Python实现)）

时间2025-07-29 01:03:42分类IT科技浏览4618

导读：0 写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法...

0 写在前面

机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深 ”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广 ”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法，不依赖于现有库，可以大大加深对算法的理解。

🚀详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)

1 核降维技术

在机器学习强基计划3-4：详解核方法——以核支持向量机KSVM为例中我们介绍了核方法 ，这是一类把低维空间的非线性可分问题，

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