SVMのカーネルトリックは、非線形で分類や予測ができるってこと？
はい、その通りです。SVMのカーネルトリックは、非線形な関係を持つデータを分類や予測するために使用されます。
通常、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使用することで、線形分類器では表現できない非線形な境界を学習することができます。具体的には、カーネル関数を用いてデータを高次元の特徴空間に写像し、その空間で線形分離可能な問題として解くことができます。
多項式カーネルやRBF（Radial Basis Function）カーネルなど、さまざまな種類のカーネル関数があります。これらのカーネル関数を使用することで、非線形なデータに対してもSVMを適用することができます。その結果、SVMは非線形な分類や予測にも適用可能な強力なモデルとなります。