機能分析とヒルベルト空間は機械学習に役立ちますか？もしそうなら、どうですか？

ヒルベルト空間と関数分析は機械学習にどのように役立つのでしょうか。機械学習は統計学、コンピューターサイエンス、最適化の混合だと思いました。機能分析はそれとどのように関連していますか？

サポートベクターマシンと構造化SVMの開発の基礎となっている再現可能なカーネルシステム空間の理論全体は、ヒルベルト空間の理論に基づいています。また、未知の確率分布のサポートを推定するという考えに基づく、異常値検出のようなSVMのいくつかのアプリケーションの開発（高次元分布のサポートの推定、Schölkopfらを参照）。

@SmallChessの答えに追加するだけです。実際には、十分な知識がなくても実行できますが、実装、関連する代数、および選択したアルゴリズムによって与えられる解の幾何学的解釈を理解する必要があります。