O truque do kernel (kernel trick) é uma técnica utilizada em aprendizado de máquina para transformar dados em um espaço de dimensão superior, permitindo que algoritmos de classificação linear possam ser aplicados em dados que não são linearmente separáveis. O kernel trick é uma forma de aplicar essa transformação sem a necessidade de calcular explicitamente as coordenadas dos dados no espaço de dimensão superior. Em vez disso, é utilizado um kernel, que é uma função que mede a similaridade entre dois pontos no espaço original. O kernel trick é uma técnica poderosa que permite que algoritmos de aprendizado de máquina possam ser aplicados em problemas complexos, como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural.
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