サポートベクターマシン（SVM）のコンテキストにおけるカーネルトリックは、線形分類問題を高次元の非線形空間に変換できる数学的手法であり、セパレーターをより簡単に計算できます。これは、入力データをより高次元空間にマップするカーネルと呼ばれる関数を定義することで達成され、線形分離器を使用して分離できます。
The Kernel Trick, in the context of Support Vector Machines (SVM), is a mathematical technique that allows us to transform a linear classification problem into a high-dimensional nonlinear space, where the separator can be calculated more easily. This is achieved by defining a function called a kernel which maps the input data into a higher-dimensional space, where it can be separated using a linear separator.