From c27a6e885b9b492700610bba686aba61829b5860 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?=D0=90=D0=B1=D1=80=D0=B0=D1=85=D0=B0=D0=BC=20=D0=9C=D0=B0?=
 =?UTF-8?q?=D0=BA=D1=81=D0=B8=D0=BC?=
 <72309441+maabrakham@users.noreply.github.com>
Date: Mon, 7 Feb 2022 13:35:20 +0300
Subject: [PATCH] Update lecture13-kernels.tex

---
 2021-spring/lecture-notes/lecture13-kernels.tex | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/2021-spring/lecture-notes/lecture13-kernels.tex b/2021-spring/lecture-notes/lecture13-kernels.tex
index dcd6f73d..5b0cb22a 100644
--- a/2021-spring/lecture-notes/lecture13-kernels.tex
+++ b/2021-spring/lecture-notes/lecture13-kernels.tex
@@ -485,7 +485,7 @@ \subsubsection{Гауссовские ядра}
 в ряд Тейлора входит в коэффициент перед слагаемым~$\langle x, z \rangle^k$
 как~$1 / \sigma^{2k}$.
 Его роль аналогична параметру~$R$ в полиномиальных ядрах.
-Маленькие значения~$\sigma$ соответствуют большим значениям~$R$:
+Маленькие значения~$\sigma$ соответствуют маленьким значениям~$R$:
 чем меньше~$\sigma$, тем больше вес при мономах большой степени, тем
 больше риск переобучения.