Métodos Basados en Núcleo

Son métodos utilizados para modelar relaciones complejas y no lineales en los datos mediante el uso de funciones núcleo que transforman el espacio de las características originales.

Estas funciones núcleo calculan la similitud entre pares de puntos en un espacio de dimensionalidad más alta sin requerir la transformación explícita de los datos, un proceso conocido como el "truco del núcleo".

Se aplican comúnmente en algoritmos como las máquinas de soporte vectorial (SVM) y métodos de regresión, permitiendo resolver problemas de clasificación y regresión con mayor precisión.

Ofrecen flexibilidad para manejar datos no lineales mediante el uso de diversos tipos de núcleos, como el lineal, polinómico, gaussiano o sigmoidal, según las características del conjunto de datos en cuestión.