Documenting caveats of `SimpleKernel`
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 45/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- julia
Línea de trabajo
Comienza con la sección documentada de SimpleKernel, especialmente con las indicaciones para las funciones kernel que dependen de una métrica. Revisa el Theorem 1 enlazado y el ejemplo Distances.SphericalAngle; después, actualiza la documentación para indicar que algunas opciones de PreMetric no producen kernels definidos positivos. Se considera terminado cuando la salvedad y el ejemplo estén claramente incluidos en esa sección.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
The docs recommend SimpleKernel for building ones own kernel using Distances.jl. They should probably here also note that not every PreMetric yields a positive-definite kernel.
In particular, as Theorem 1 of https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Feragen_Geodesic_Exponential_Kernels_2015_CVPR_paper.pdf notes, the geodesic distance for any "non-flat" manifold does not yield a positive-definite kernel when used in a squared exponential kernel, which would mean e.g. Distances.SphericalAngle will not yield a PD kernel.
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 276
- Forks
- 42
- Merge medio
- 2 d 20 h
- PR fusionados (30 d)
- 3
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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