表示定理（representer theorem）

表示定理是统计学习中的一则定理，用于表明再生核 Hilbert 空间上正则化风险函数的最小值，可表示为在核函数的线性组合。

实际应用举例

在 L2 正则化问题上：

表示定理是指任意一个 L2 正则化的问题，其最佳 w* 都可以用 βn 与 Zn 线性组合得到。

表示定理的意义

简化了正则化的经验风险最小化问题；
将无限维最小化问题降低至搜索最优系数的三维向量，然后可以通过标准函数最小化算法求解；
为一般机器学习问题推广到可实现算法提供理论基础。

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