前言：
今天要跟大家介紹的kernel method內何方法其實是機器學習裡常用的一種模式分析算法，其中比較有名的一個內核方法就是頗為大家支援向量機(SVM)，而SVM相關的文章會在明天跟大家介紹，那我們就開始今天的文章吧!
內核方法在機器學習裡的使用非常廣泛，核方法主要適用於中小型的數據收集，他也是一個模型，將數據映射到另一個空間，這時model會建立新的model，如此這般可以提高模型的性能。
讓我們看一下下面這張圖
我們可以看到核方法可以用映射的技巧將平面的data分布圖轉換成3維空間的data分布圖
以下提供公式參考：K ( x , y ) = x * y + ||x||^2 * ||y||^2
資料來源：
https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_method
https://towardsdatascience.com/kernel-methods-a-simple-introduction-4a26dcbe4ebd
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