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A general kernelization framework for learning algorithms based on kernel PCA

核化核主成分分析分布的核嵌入核（代数）树核算法计算机科学核方法多项式核人工智能径向基函数核理论（学习稳定性）变核密度估计机器学习数学参数化复杂度支持向量机组合数学

作者

Changshui Zhang,Feiping Nie,Shiming Xiang

出处

期刊：Neurocomputing [Elsevier]
日期：2009-10-07 卷期号：73 (4-6): 959-967 被引量：95

标识

DOI：10.1016/j.neucom.2009.08.014

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