Documenting caveats of `SimpleKernel`
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評価
- 難易度
- 2/5
- 見積もり時間
- 1〜3時間
- 初心者へのやさしさ
- 45/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 明確に書かれている
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- julia
調査の方向性
文書化されているSimpleKernelのセクションから始め、特に計量に依存するカーネル関数に関するガイダンスを確認してください。リンクされているTheorem 1とDistances.SphericalAngleの例を確認したうえで、一部のPreMetricの選択肢では正定値カーネルが生成されないことを明記するようドキュメントを更新してください。そのセクションに注意書きと例が明確に含まれていれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 主要言語
- Julia
- スター
- 276
- フォーク
- 42
- 平均マージ
- 2日 20時間
- マージ済み PR（30日）
- 3
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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