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SVMSのコンテキストで、カーネルトリックが何であるか教えてください。
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カーネルトリックは、ある機能空間（低次元）から別の機能空間（たとえば、機械学習アルゴリズムに適したより高次元またはより適切な）にデータをマッピングするために使用される手法です。サポートベクターマシン（SVM）の場合、アルゴリズム自体に最小限の変更のみが行われるだけで、任意の次元のヒルベルト空間（特徴スペース）で非線形的に分離可能な問題を解決することができます。

素人の用語では、カーネルトリックでは、線形SVMで行われるように、DOT製品と直接連携する代わりに、関数k（x、。）を使用して各インスタンスxを変換することを伴います。カーネル関数は、元の機能空間からインスタンスを高次元空間にマッピングでき、インスタンスが直線的に分離可能になります。この変換プロセスにより、線形分類器（SVM）のカーネル化バージョンは、プレーンバニラパーセプトロンや線形分類子とは異なり、トレーニングや予測段階で計算上の複雑さの問題に遭遇することなく、はるかに高い次元の分類問題を解決できます。

複雑な数学を含むk（x1、x2）の評価は、2nの複雑さを必要とするDOT産物x1 ^ t * x2を計算するほど計算的に高価ではありません（ ^はDOT製品のテンソル増殖を意味します）。予測時の数学的表現と複雑さの間のこのトレードオフにより、カーネルトリックは、SVMなどの最先端モデルの不可欠な部分と、ビッグデータアプリケーションのためにSVM上に構築された機械学習分類器の他の多くのフレーバーの不可欠な部分になります。
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機械学習では、サポートベクターマシン（SVMS、サポートベクターネットワーク）は、分類および回帰分析のデータを分析する関連する学習アルゴリズムを持つ監視された学習モデルです
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それは正解です！サポートベクターマシン（SVM）は、機械学習における分類および回帰分析に使用できる監視された学習モデルの一種です。SVMの背後にある基本的な概念は、データセット内の異なるクラスまたはラベルを分離する最高のハイパープレーンを見つけようとすることです。目標は、ポジティブな例と否定的な例の間のマージンを最大化することです。