Machine Learning.
models）也常用來處理隱藏的資訊和長度不一的序列資料，因此處理這類型資料的理想分類模型應該要結合這兩種方法，而這篇 paper 給出的解法就是 kernel function。 Fisher kernel 我們知道如果以線性模型處理線性不可分的資料，一個常用的做法是將其做某種 feature transformation 換到高維空間，在高維空間做分類。而 feature transformation 又常常可以被 kernel function 取代，例如 SVM 就常搭配多種 kernel function 取得更好的結果。 這篇 paper 提出一個 kernel function