Không gian tính năng là gì?

Định nghĩa của "không gian tính năng" là gì?

Ví dụ: Khi đọc về các SVM, tôi đọc về "ánh xạ tới không gian đặc trưng". Khi đọc về GIỎ HÀNG, tôi đọc về "phân vùng theo không gian đặc trưng".

Tôi hiểu những gì đang xảy ra, đặc biệt là cho GIỎ HÀNG, nhưng tôi nghĩ rằng có một số định nghĩa mà tôi đã bỏ lỡ.

Có một định nghĩa chung về "không gian đặc trưng" không?

Có một định nghĩa sẽ cho tôi cái nhìn sâu sắc hơn về hạt nhân SVM và / hoặc GIỎI?

Không gian đặc trưng

Không gian đặc trưng đề cập đến $n$ -dimensions nơi các biến của bạn sống (không bao gồm biến mục tiêu, nếu có). Thuật ngữ này được sử dụng thường xuyên trong tài liệu ML vì một tác vụ trong ML là trích xuất tính năng , do đó chúng tôi xem tất cả các biến là các tính năng. Ví dụ: hãy xem xét tập dữ liệu với:

Mục tiêu

1. Độ dày của lốp xe sau một thời gian thử nghiệm$Y \equiv$

Biến

1. quãng đường đi được trong thử nghiệm$X_1 \equiv$
2. thời gian thời gian thử nghiệm$X_2 \equiv$
3. lượng hóa chất C trong lốp xe$X_3 \equiv$$C$

Không gian tính năng là , hay chính xác hơn là góc phần tư dương trong R 3 vì tất cả các biến X chỉ có thể là đại lượng dương. Kiến thức tên miền về lốp xe có thể gợi ý rằng tốc độ xe đang di chuyển rất quan trọng, do đó chúng tôi tạo ra một biến khác, X 4 (đây là phần trích xuất tính năng):$\mathbf{R}^3$$\mathbf{R}^3$$X$$X_4$

• tốc độ của xe trong thời gian thử nghiệm.$X_4 =\frac{X_1}{X_2} \equiv$

Điều này mở rộng không gian tính năng cũ của chúng tôi thành một không gian mới, phần tích cực của $\mathbf{R}^4$ .

Ánh xạ

$\phi$$\mathbf{R}^3$$\mathbf{R}^4$