Ядерный метод — подход машинного обучения, использующий ядерную функцию для вычисления сходства в неявном пространстве признаков. Он позволяет алгоритмам, таким как support vector machines, моделировать нелинейные отношения без явного построения высокоразмерных представлений признаков.
In machine learning, kernel methods are a class of algorithms for pattern analysis, whose best known member is the support vector machine (SVM). The general task of pattern analysis is to find and study general types of relations (e.g., cluster analysis, rankings, principal components, correlations, classifications) in datasets.