LMS with Kernel Trick
[Kernel Trick](https://texonom.com/kernel-trick-a3d7cdc0b30d44efbb072a926b0d99aa) [Basis Function](https://texonom.com/basis-function-994de24f84dd437d9d563ca2a87652d6) [Polynomial Kernel](https://texonom.com/polynomial-kernel-aec7cc809f4546dab71c5bc92d176d7d) 


phi 함수에서 monomial별로 다항식을 분리하면, 각각의 monomial에 대한 계산만 수행하면 됩
$\beta$ is weight of Linear Regression and $\theta$ is weight of LMS
define Kernel $K(x, z) = <\phi(x), \phi(z)>$  즉 데이터 x와 z사이 유사도를 계산하여 고차원 특징 공간에서 선형 분리 가능한 문제로 바꾸기 위해서
입력 데이터간 유사도를 나타내는 행렬

1. 커널로 비선형 패턴의 입력 데이터를 선형 특징 벡터로 변환 후
2. [Linear Regression](https://texonom.com/linear-regression-0137f4fba64746f6bc28e059d0aa6dd1) 으로 학습








