SVMSのコンテキストで、カーネルトリックが何であるか教えてください。
カーネルトリックは、ある機能空間（低次元）から別の機能空間（たとえば、機械学習アルゴリズムに適したより高次元またはより適切な）にデータをマッピングするために使用される手法です。サポートベクターマシン（SVM）の場合、アルゴリズム自体に最小限の変更のみが行われるだけで、任意の次元のヒルベルト空間（特徴スペース）で非線形的に分離可能な問題を解決することができます。

素人の用語では、カーネルトリックでは、線形SVMで行われるように、DOT製品と直接連携する代わりに、関数k（x、。）を使用して各インスタンスxを変換することを伴います。カーネル関数は、元の機能空間からインスタンスを高次元空間にマッピングでき、インスタンスが直線的に分離可能になります。この変換プロセスにより、線形分類器（SVM）のカーネル化バージョンは、プレーンバニラパーセプトロンや線形分類子とは異なり、トレーニングや予測段階で計算上の複雑さの問題に遭遇することなく、はるかに高い次元の分類問題を解決できます。

複雑な数学を含むk（x1、x2）の評価は、2nの複雑さを必要とするDOT産物x1 ^ t * x2を計算するほど計算的に高価ではありません（ ^はDOT製品のテンソル増殖を意味します）。予測時の数学的表現と複雑さの間のこのトレードオフにより、カーネルトリックは、SVMなどの最先端モデルの不可欠な部分と、ビッグデータアプリケーションのためにSVM上に構築された機械学習分類器の他の多くのフレーバーの不可欠な部分になります。