Danke für die Antwort.
Meine Frage ist Übersetzt: Gibt es einen konkrete KernelMachine-Trick um einen Featureraum mit 2^l in einen Raum der Dimension 2^l -1 abzubilden, wo die Punktwolke linear separierbar wird?
Das es so ein Ding gibt, sagt der Post auf Stackoverflow. Aber meine Frage bezieht sich auf die konkrete Konstruktion. Gibt es vielleicht mehrere solcher Konstruktionen bis auf Permutation der Koordinaten?
Die Komplexitätsabschätzung meint einfach nur sowas wie "Ich glaube, dass man mit größer werdendem n in der Praxis im Verhältnis immer weniger Dimensionen braucht, wenn man diese clevere KernelMachine kennt nach der ich frage."
Es gibt in der Mathematik häufig solche Phänomene wo man schnell zeigen kann, dass f(n) genügt um irgendwas zu machen, es aber nicht klar ist, ob auch f(n) minimal ist und dann kommt raus, dass man viel weniger (meistens irgendwas mit log oder 2^log(n) oä.) braucht.
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