t_wの輪郭

SVMなどで非線形な分布のクラスを分類できるようにする技法。PCAでも使えるっぽい雰囲気がある。

入力ベクトルを高次元空間に飛ばして、そこで内積を取るみたいなことをしてる。
なぜそういうことをするかというと、「入力ベクトルの特徴量を増やしたいけどデータ量と計算量は増やしたくない」という要請に基づく。

入力ベクトルを高次元空間に飛ばす関数をカーネル関数と呼ぶ（たぶん）。
カーネル関数には多項式カーネル・ガウスカーネル・シグモイドカーネルがよく用いられる（らしい）。

分散が最大になる軸を求める。