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AI給出的定義

核方法是機器學習中的一類算法，它使用核函數將數據映射到高維特征空間，然后在該特征空間中執行線性或非線性分類/回歸。

一些關鍵點：

• 他們依靠內核函數將數據映射到特征空間。常見的內核有線性、多項式、高斯等。
• 在特征空間中，我們可以使用簡單的線性分類器或回歸器對原始數據空間中的復雜非線性模式進行建模。

許多流行的 ML 算法都使用內核，包括：

• SVM（支持向量機）——用于分類。
• Kernel PCA - 用于降維。
• 內核回歸 - 非線性回歸。
• 內核感知器 - 感知器的內核化版本。
  關鍵思想是內核方法使用“內核技巧”來避免將數據顯式映射到特征空間，該空間可以是非常高的或無限維的。他們直接計算表示特征空間內積的核函數。這使得這些方法可擴展且高效。

內核方法的一些好處是：

• 它們用途廣泛，可以模擬復雜的非線性模式。
• 他們擁有基于統計學習理論的堅實數學基礎。
• 他們通常在分類、回歸、聚類等許多應用中取得最先進的結果。
• 它們可以處理結構化數據，例如序列、圖形和文本。
  因此，從本質上講，核方法提供了一種將簡單線性算法擴展到復雜非線性問題的優雅方法。它們是現代機器學習中非常流行且功能強大的一組技術。