Machine-Learning
泛函分析和希爾伯特空間在機器學習中有用嗎？如果是這樣，怎麼做？
我想知道，希爾伯特空間和泛函分析對機器學習有何用處？我認為機器學習是統計、計算機科學和優化的混合體。泛函分析與此有何關係？
支持向量機和結構化支持向量機開發的可重現核系統空間的整個理論是建立在希爾伯特空間理論之上的。還有一些 SVM 應用的開發，例如異常值檢測，它基於估計未知概率分佈的支持度的思想（參見Estimating the support of a high dimensional distribution，Schölkopf 等人）。
只是為了添加@SmallChess 的答案。在實踐中，您無需很好地了解它就可以做到，但您肯定需要了解實現、所涉及的代數以及所選算法給出的解決方案的幾何解釋。