简介希尔伯特空间

现有过滤型特征选择算法并未考虑非线性数据的内在结构，从而分类准确率远远低于封装型算法，对此提出一种基于再生核希尔伯特空间映射的高维数据特征选择算法。首先基于分支定界法建立搜索树，并对其进行搜索；然后基于再生核希尔伯特空间映射分析非线性数据的内部结构；最后根据数据集的内部结构选择最优的距离计算方法。对比仿真实验结果表明，该方法与封装型特征选择算法具有接近的分类准确率，同时在计算效率上具有明显的优势，适用于大数据分析。

GTM019.A.Hilbert.Space.Problem.Book,.P..R..Halmos（希尔伯特问题集）

希尔伯特空间问题集，希尔伯特空间问题集，希尔伯特空间问题集。

北京大学泛函分析教材 本资源涵盖了第一章第二章和第七章的讲义这是一部泛函分析教材。它系统地介绍线性泛函分析的基础知识。全书 共分四章： 度量空间；线性算子与线性泛函；广义函数与Coболев空 间；以及紧算子与Fredholm算子。本资源的主要特点是它侧重于分析若干基本 概念和重要理论的来源和背景，强调培养读者运用泛函方法解决问题的能力 ，注意介绍泛函分析理论与数学其它分支的联系。资源包含丰富的例子与应 用，对于掌握基础理论有很大帮助。 此书适用于理工科大学本科生与研究生阅读，并且可供一般的数学工作 者、物理工作者、工程技术人员参考。 为便于读者学习，增加了习题补充提示和索引，以供读者 参考。