我正在学习SVM的“核技巧”。在搜索过程中，我不得不阅读Wiki上的以下段落：
"对于机器学习算法，核技巧是一种将一般集合S中的观测值映射到内积空间V（配备其自然范数）的方法，而无需显式计算映射，希望这些观测值在V中获得有意义的线性结构"
我对上述段落的问题是：
- “显式计算映射”是什么意思？
请问有人能用一些实时示例来定义它，或者提供一些参考网站。这样有助于理解核函数。
回答：
答案就在同一篇文章中：
避免显式映射的技巧是使用仅需要V中向量之间点积的学习算法，并选择映射，使得这些高维点积可以通过原始空间中的核函数计算出来。
这意味着可以避免计算数据点在[多维]核空间中的图像，而只计算这些图像的成对点积，这通常会更便宜。这里有一个例子，几乎在每本关于SVM的书中都有类似的例子。
