В контексте машин с опорными векторами (SVM) ядро относится к части алгоритма, которая выполняет фактическое обучение и классификацию данных. Ядро SVM использует алгоритм математической оптимизации для нахождения наилучшей возможной границы принятия решения, которая может быть использована для классификации данного набора данных по различным классам.
Ядра - это математические функции, которые используются совместно с ядром SVM для проецирования данных в многомерное пространство, где может быть легче найти хорошую границу принятия решения. Это полезно, поскольку многие наборы данных не являются линейно разделяемыми, что означает, что их нельзя легко классифицировать с помощью прямой линии или гиперплоскости. Используя ядра, SVM может находить нелинейные границы принятия решений, которые могут быть использованы для точной классификации таких наборов данных.
Не каждая функция может быть использована в качестве ядра в SVM. Чтобы быть допустимым ядром, функция должна удовлетворять определенному математическому свойству, известному как условие Мерсера. Это условие гарантирует, что функция является положительно определенной, что является необходимым свойством для ядра, чтобы получать значимые результаты. Некоторые распространенные примеры функций, которые могут использоваться в качестве ядер в SVM, включают линейное ядро, полиномиальное ядро и ядро радиальной базисной функции (RBF).