The kernel trick is a popular technique used in support vector machines (SVM) to map high-dimensional data to a lower-dimensional space, making it possible to solve complex problems.

A good resource to learn more about the kernel trick in SVMs is the book "Introduction to Statistical Learning" by Hastie, Tibshirani, and Friedman. The first several chapters of the book provide an in-depth explanation of the theory behind SVMs and the kernel trick, as well as practical examples using Python libraries such as scikit-learn.
 เคล็ดลับเคอร์เนลเป็นเทคนิคยอดนิยมที่ใช้ในการรองรับเครื่องเวกเตอร์ (SVM) เพื่อแมปข้อมูลมิติสูงกับพื้นที่มิติต่ำกว่า ทำให้สามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้ แหล่งข้อมูลที่ดีในการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเคล็ดลับเคอร์เนลใน SVM คือหนังสือ "Introduction to Statistical Learning" โดย Hastie, Tibshirani และ Friedman หลายบทแรกของหนังสือมีคำอธิบายเชิงลึกเกี่ยวกับทฤษฎีเบื้องหลัง SVM และเคล็ดลับเคอร์เนล รวมถึงตัวอย่างเชิงปฏิบัติที่ใช้ไลบรารี Python เช่น scikit-learn
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence