Общее между ядром в непараметрической регрессии и ядром SVM — это использование математических функций для определения сходства между парами точек данных. 4

В непараметрической регрессии функция ядра определяет вес, который присваивается каждой точке данных при создании оценки для целевой точки. 5 В SVM ядро используется для отображения исходных точек входных данных в более высокоразмерное пространство признаков, где гиперплоскость можно легко найти, даже если точки данных не являются линейно разделимыми в исходном пространстве. 3

Например, в SVM для этого применяются разные типы ядер: линейное (используется, когда данные можно разделить прямой линией), полиномиальное (позволяет разделять данные с помощью кривых линий), радиальное базисное (RBF) (позволяет разделять данные с помощью окружностей или сфер) и другие. 3