カーネルトリックは、高次元データをより低次元空間にマッピングするために、サポートベクターマシン（SVM）で使用される一般的な手法であり、複雑な問題を解決できるようにします。

SVMSのカーネルトリックについて詳しく知るための優れたリソースは、Hastie、Tibshirani、およびFriedmanによる「統計学習の紹介」です。本の最初のいくつかの章では、SVMSとカーネルトリックの背後にある理論の詳細な説明と、Scikit-LearnなどのPythonライブラリを使用した実用的な例を提供します。
The kernel trick is a popular technique used in support vector machines (SVM) to map high-dimensional data to a lower-dimensional space, making it possible to solve complex problems.

A good resource to learn more about the kernel trick in SVMs is the book "Introduction to Statistical Learning" by Hastie, Tibshirani, and Friedman. The first several chapters of the book provide an in-depth explanation of the theory behind SVMs and the kernel trick, as well as practical examples using Python libraries such as scikit-learn.