Как работает kernel trick в машинном обучении?

Kernel trick в машинном обучении работает следующим образом: если данные нельзя линейно разделить в исходном пространстве, к ним применяют преобразования, которые конвертируют их в пространство признаков более высокого измерения. dzen.ru

Цель преобразования — сделать так, чтобы после него классы линейно разделялись в этом пространстве функций более высокой размерности. dzen.ru Затем можно установить границу решения, чтобы разделить классы и сделать прогнозы. dzen.ru

Это преобразование неявное, то есть исходные данные не нужно явно отображать в пространство более высокой размерности, что экономит вычислительные ресурсы и упрощает процесс. www.restack.io

Для реализации kernel trick используют функции ядра, которые вычисляют скалярные произведения между образами всех пар точек данных в пространстве признаков. www.restack.io en.wikipedia.org