Kernel Function


$$K(x,z) = <ϕ(x), ϕ(z)> = ϕ(x) \cdot ϕ(z)$$
이러한 특징을 가지고 커널 함수를 정의한다
커널 함수를 사용하면 원래 입력 데이터가 가지고 있던 비선형적인 특징을 linear classifier로 분류할 수 있게 됩니다
입력 데이터를 고차원 feature space 으로 매핑시키는 함수
커널 함수를 사용하면서도 비선형적인 특징을 유지할 수 있는 이유는, 고차원 특징 공간에서는 Orthogonal 관계에 있는 데이터 쌍이 매우 드물기 때문
여기서 커널 함수는 입력 데이터 x와 z의 [Feature Map](https://texonom.com/feature-map-ce5417549f464c1aaed69b343eed49c3)  결과값에 대한 내적(inner product)을 계산하는 함수.
여기서 새로 추가되는 차원에 대한 input은 임의로 나머지 차원을 이용해 만들어준다
Kernels also can be interpreted as similarity metrics (especially [Gaussian Kernel](https://texonom.com/gaussian-kernel-0098c457bdc049568e8daf9fda306d49))
### Kernel Functions
|Title|
|:-:|
|[Gaussian Kernel](https://texonom.com/gaussian-kernel-0098c457bdc049568e8daf9fda306d49)|
|[Polynomial Kernel](https://texonom.com/polynomial-kernel-aec7cc809f4546dab71c5bc92d176d7d)|










