Jądro wielomianowe (polynomial kernel) to funkcja jądrowa powszechnie stosowana w maszynach wektorów nośnych (SVM) oraz innych algorytmach zautentyzowanych jądrowo. Służy do reprezentowania podobieństwa wektorów uczących w przestrzeni cech poprzez wielomiany pierwotnych zmiennych, co umożliwia modelowanie relacji nieliniowych. Zamiast jawnie przekształcać dane do wyższego wymiaru, jądro oblicza iloczyn skalarny w tej nowej przestrzeni, oszczędzając moc obliczeniową. Rozwiązanie to jest szczególnie popularne w zadaniach związanych z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP).
Źródło: medium.com
