CourseraのMachine Learning #ml の第7週はサポートベクターマシン(SVM)の話だった。SVMはData Analysisのコースでも使ったし、一応のイメージはあったのだけれど、カーネルとかよく分かっていなかったので、ランドマークからの近さを素性にするという説明は「おおお」と思った。
ただ、それだけだとカーネルとして線形カーネル(内積)をとることで、カーネルなしのSVMになるのが分からないんだよなぁ。 カーネルって（外延的には）適当な空間に写像した上で内積をとる関数であるはずで、その定義とランドマークを使った説明が等価であることを、まだちゃんと理解できていない。