一文搞定（四）—— 核方法 Kernel Method

【参考资料】 1.B站：机器学习-白板推导系列(七)-核方法（Kernel Method）

Kernel Method 从思想角度 Kernel Trick 从计算角度 Kernel Function：

非线性带来高维转换（从模型角度 $x\to \varphi (x)$）对偶表示带来内积（从优化角度）

非线性可分转化为线性可分 $x\to \varphi (x)$ 其中 $x\in {\mathbb{R}}^p,\varphi (x)\in {\mathbb{R}}^q(q>p)$ 通常是从低维化高维，因为高维空间更容易线性可分

例如，下左图中的 x 点 o 点显然是线性不可分的 但是通过转换 $(x_1,x_2)\to (x_1,x_2,(x_1-x_2{)}^2)$