There are many resources available online to learn more about the Kernel trick, which is a method used in machine learning for nonlinear classification and regression tasks. Here are a few places you can start:

1. The original paper by Boser, Guyon, and Vapnik: The Kernel trick was first introduced in a 1992 paper by Boser, Guyon, and Vapnik titled "A Training Algorithm for Optimal Margin Classifiers." The paper is available online and provides a detailed explanation of the Kernel trick and its applications.

2. Online courses: Many online courses on machine learning and data science cover the Kernel trick as part of their curriculum. Websites such as Coursera, edX, and Udemy offer courses on these topics.

3. Textbooks: There are many textbooks on machine learning and data science that cover the Kernel trick in detail, including "The Elements of Statistical Learning" by Hastie, Tibshirani, and Friedman, and "Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher Bishop.

4. Research papers and articles: Many research papers and articles have been published on the Kernel trick and its applications in various fields. A quick search on Google Scholar or arXiv can lead to many relevant papers and articles.

5. Online communities: There are many online communities and forums dedicated to machine learning and data science, where you can ask questions and discuss topics related to the Kernel trick and other machine learning techniques. Examples include the Machine Learning subreddit and the Kaggle community forums.
มีแหล่งข้อมูลออนไลน์มากมายเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเคล็ดลับ Kernel ซึ่งเป็นวิธีการที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับงานจำแนกประเภทแบบไม่เชิงเส้นและการถดถอย ต่อไปนี้เป็นบางส่วนที่คุณสามารถเริ่มต้นได้: 1. บทความต้นฉบับโดย Boser, Guyon และ Vapnik: เคล็ดลับ Kernel ได้รับการแนะนำครั้งแรกในรายงานปี 1992 โดย Boser, Guyon และ Vapnik ในหัวข้อ "อัลกอริทึมการฝึกอบรมสำหรับตัวแยกประเภทอัตรากำไรขั้นต้นที่เหมาะสมที่สุด" เอกสารนี้มีให้ทางออนไลน์และให้คำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับเคล็ดลับเคอร์เนลและการใช้งาน 2. หลักสูตรออนไลน์: หลักสูตรออนไลน์หลายหลักสูตรเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลครอบคลุมเคล็ดลับ Kernel ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร เว็บไซต์เช่น Coursera, edX และ Udemy เสนอหลักสูตรในหัวข้อเหล่านี้ 3. หนังสือเรียน: มีหนังสือเรียนเกี่ยวกับ Machine Learning และ Data Science มากมายที่ครอบคลุมรายละเอียดเกี่ยวกับเคล็ดลับ Kernel รวมถึง "The Elements of Statistical Learning" โดย Hastie, Tibshirani และ Friedman และ "Pattern Recognition and Machine Learning" โดย Christopher Bishop 4. เอกสารการวิจัยและบทความ: มีการเผยแพร่เอกสารวิจัยและบทความจำนวนมากเกี่ยวกับเคล็ดลับเคอร์เนลและการประยุกต์ในสาขาต่างๆ การค้นหาอย่างรวดเร็วบน Google Scholar หรือ arXiv สามารถนำไปสู่บทความและบทความที่เกี่ยวข้องมากมาย 5. ชุมชนออนไลน์: มีชุมชนออนไลน์และฟอรัมมากมายสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยเฉพาะ ซึ่งคุณสามารถถามคำถามและอภิปรายหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับเคล็ดลับเคอร์เนลและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ ตัวอย่าง ได้แก่ Subreddit ของ Machine Learning และฟอรัมชุมชน Kaggle
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence