Fundamentos de Aprendizado de Máquina: Análise Funcional voltada a Métodos de Kernel

Abstract

O uso de kernels é um dos principais paradigmas de Aprendizado de Máquina. Métodos de Kernel estão naturalmente associado a espaços de Hilbert de Reprodução (EHR) e Análise Funcional por meio do Teorema de Moore-Aronszajn. Neste trabalho, apresentamos os elementos iniciais da Análise Funcional e então os usamos para investigar a natureza desses espaços de funções. Ao final, abordamos um método de kernel e provamos sua corretude.