核函数
- Kernel function
- 为方便进行判别分析，将低维数据（original space）映射到高维（feature space）(叫做hilbert space,H)的方式函数掩盖，并可求得高维空间中向量的内积，从而得到高维空间中一些几何特征，如角度，欧式距离
- 简单二分类问题，将高维空间中的相应的样本向量相加除以数量（监督学习），即得到这个核心点，不同核心点连接形成的直线再取垂直平分线，则交点作为判断数据的初始点，则判断夹角即可得到判断值
- 有限半正定（PSD）
- theorem（characterization of kernels）