前言：Hello 大家好，我是小花，又和大家见面了，前面的文章一直是对机器学习的基本分类，回归，聚类算法进行学习。那时候我记得给了大家很多特征，当时我说，特征的好坏决定了机器学习算法的效果。那么接下来，我将会带着大家研究研究机器学习的特征。
这是我在ICML上看到的一篇文章，作者是华盛顿大学的一个教授，文章名：deep canonical correlation analysis。就是深度典型相关分析。目的是解决多视图学习的非线性问题。前面我的文章对这个有介绍：
多视图学习：http://www.cnblogs.com/xiaohuahua108/p/6014188.html
典型相关分析：http://www.cnblogs.com/xiaohuahua108/p/6086959.html
估计看到这里的小伙伴估计就要问了，等等，非线性问题，不是你在说SVM算法的时候，用核解决的么。哈哈，真聪明，我在把连接给大家。
核的介绍：
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