Kernel Classifier

Kernel을 이용한 classifier 방법으로써, Nonparametric Methods의 일종.

P (x ∣ c_{i}) = \frac{1}{N _{i} b ^{d}} t \sum r_{i}^{t} K (\frac{x - x ^{t}}{b})

Prior: $P (c_{i}) = \frac{N _{i}}{N}$
$N_{i} = t \sum r_{i}^{t}$
$K$ : kernel function.

prediction

$ar g i max P (c_{i} ∣ x) = ar g i max P (x ∣ c_{i}) P (c_{i})$
: $ar g max_{i} x^{t} \in c_{i} \sum K (\frac{x - x ^{t}}{b})$ 와 같이 정리되며, kernel function에 의해 생기는 각 분포 중, 가장 큰 $i$ 번째 분포(class)에 속한다고 분류한다.