Machine Learning.
稱之為 Fisher kernel，形式如下 詳細的數學推導有點複雜，簡單的直覺是 𝑃 (𝑋|𝜃) 就是 generative model，而 gradient of log-likelihood 捕捉參數對 generation process 的貢獻。而作者後來提到 I 矩陣其實不是那麼重要，可以直接省略；也可以結合 polynomial kernel，在更高維度的空間探索，形式如下 Consistent improvement on DNA classification 最後作者做了兩個有關 DNA 分類問題的實驗，因為 DNA 資料特性，這些問題多半使用 generative