最近、線形モデルとカーネルモデルを説明するためにコースをまとめるために、教授林玄ティエン台湾大学「機械学習」講座を読んで、カリキュラムは、第4〜第6週目の「機械学習技術」6-4の位置を（要約しましたセクション）
ビデオのスクリーンショット
要約マップのモデル線形モデルの直線は（）
我々は図から機械学習の分野でおなじみの線形モデルであることを確認することができます。
モデルとモデルの概要図（線形/カーネルモデル）線形カーネルは、
図から分かるように、先に一般的線形モデルに加えて、カーネルモデルに参加しました。
このチャートは、機械学習とカーネルモデルのモデル線形良好な接触をまとめたもので、これらの接続を介して、私たちはより良い満たすために、実際の状況を新しいモデルを作成することができるかもしれません。
彼らは実際のデータにうまく適合しないため、実際の生活の中で1は、SVR線形図、PLA /ポケットの中の最初の行は、一般的に、使用されていません。彼らは良い結果を達成するために、私たちはしばしば、複雑な現実の生活の中で得られたデータに良好な特性を持つデータを必要とする、あまりにも単純化されています。
2. 3番目の図ではライン、カーネルリッジ回帰とカーネルロジスティック回帰は、比較的小さい、我々はこれらのモデルを解決している、β0の過半数を取得することは困難であり、高密度のβは、私たちが予想して多くの時間を費やす作ります努力、計算大量に得られます。
図2行目3は、多くの場合、代わりに、最初の行のアルゴリズムを用います。4行目は、しばしば第三の列を使用する代わりに、アルゴリズム
だから、実際の生活の中で、私たちは私たちの問題に応じてする必要があり、優先順位ではなく、我々がしようとすることを学んだのアルゴリズムよりも、私たちの問題に対処するための適切なアルゴリズムを選択します。より頻繁に我々は問題を扱っている、後に改良された結果が良いだろうよりも、時間をかけて事前選択テストを行います。
このビデオで説明するの教授林玄ティエン台湾大学に感謝します。
