kernel = 'linear'のSVCはソフトマージン最大化を行うものでしょうか

Question

svmについて勉強しています。ソフトマージン最大化まで理解しました。
その後の多次元空間による写像を行い分離を目指す（カーネル法）がさらに利用されると思います。そこで、

from sklearn import svm

こちらのsvmのパラメータ"kernel"のrbfやpolyはそれぞれカーネル関数を設定してカーネル法を用いていると思うのですが、linearの場合カーネル法を用いているのでしょうか？

Answer 1

linearの場合カーネル法を用いているのでしょうか？

linear の場合は線形カーネルです。
なので、質問に記載がある「多次元空間による写像を行い分離」は行われません。
なお、ソフトマージン最大化は線形カーネルでも行います。(パラメータ C は有効)

線形SVM - Qiita

Comments

[OkomekO]

回答ありがとうございました。線形カーネルの式を実際にみてみたいのですが参考にできるサイトはありませんか・・？
ガウシアンカーネルなどはこちらで見れるのですがそれらしいものがなかなかみつかりません・・・
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%8D%E3%83%AB_(%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6)

問題の趣旨と離れてしまい申し訳ありません

[OkomekO]

http://ibisforest.org/index.php?%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%8D%E3%83%AB
こちらのサイトで紹介されております”ただの内積”これがtiitoi様のおっしゃる線形カーネルということでよろしいでしょうか

[tiitoi]

そうです。なので高次元空間に射影とかはやってない素のSVMということです