サポートベクターマシンは、線形じゃないの？
サポートベクターマシン（SVM）は、基本的には線形な決定境界を学習するモデルですが、カーネルトリックを使用することで非線形な関係を表現することができます。
SVMは、線形分類器として知られていますが、カーネルトリックを用いることで、非線形な決定境界を表現することができます。カーネルトリックを使用すると、入力特徴空間を高次元の特徴空間に写像し、その高次元空間で線形分離可能な問題に変換することができます。具体的には、多項式カーネルやRBF（Radial Basis Function）カーネルなどのカーネル関数を用いることで、非線形な関係を表現することができます。
そのため、SVMは非線形なクラス間の関係をモデル化する能力を持っています。しかし、カーネルトリックを使用すると計算コストが高くなる場合があり、また過学習のリスクも存在します。適切なカーネル関数の選択や正則化の適用が重要です。