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「パターン認識と機械学習」 3.3 図3.10, 3.11 「パターン認識と機械学習」 3.3 図3.7 および，「パターン認識と機械学習」 3.3 図3.8, 3.9の続き． 等価カーネルの話．3.3.1節の最後の方にさらっと書いてあるが，等価カーネルはカーネル関数の一種（非線形関数のベクトルの内積で表現できる）なので，予測値を学習データの線形和，つまり学習データと予測値の類似度を重みとした和みたいなもので表すことができる，というのが重要だと理解した． で，あまり関係はないが等価カーネルの形の話．図3.10と図3.11にそれぞれ，ガウス基底関数，多項式基底関数，シグモイド基底関数に対する等価カーネルが書いてある．基底関数の数やパラメータは述べられていないが，図3.10を見る限り11個の基底関数から構成されているようである．また，図3.1に以下のように3種類の基底関数が紹介されていますが，

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