詳細的公式什麼的，網路上搜尋kernel function, kernel methods 有很多，我就不仔細說了，簡單地說說背後的intuition。
intuition也很簡單，比如我們有乙個一維的資料分布是如下圖的樣子，你想把它用乙個直線來分開，你發現是不可能的，因為他們是間隔的。所以不論你畫在哪，比如綠色豎線，都不可能把兩個類分開。
但是我們使用乙個簡單的公升維的方法，把原來一維的空間投射到二維中，x->(x, x^2)。比如:
0->(0,0)
1->(1,1)
2->(2,4)
這時候就線性可分了
再舉個例子，在乙個二維平面裡面，這樣的情況是不可能只用乙個平面來分類的，但是只要把它投射到三維的球體上，就可能很輕易地分類。
理論上，由於train set是有限的，當你把data投射到無限維度的空間上是一定可以在train set上完美分類的，至於在test set上當然就呵呵（不太清楚作者意思）了。
記得要選取合適（試試各種）kernel function來「避免過擬合」。
（來自知網整理）
參考：here
核函式運用
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