在支持向量机中，核方法是如何将非线性问题转化为线性问题的，并且阐述它在实际分类任务中的应用。

核方法是支持向量机（SVM）中的一项关键技术，它允许将非线性问题转化为在高维空间中的线性问题。为了帮助你深入理解这一转换过程及其在实际分类任务中的应用，强烈建议阅读《支持向量机 Succinctly》。这本书为初学者提供了一个低门槛的平台，通过简明的语言解释复杂的概念。

参考资源链接：[《支持向量机 Succinctly》：入门机器学习的良师，低门槛理解关键概念](https://wenku.csdn.net/doc/8bjx6eatxh?spm=1055.2569.3001.10343)

核方法的核心思想是利用一个非线性映射函数将原始输入空间映射到一个新的高维特征空间，在这个新空间中，原本线性不可分的数据点变得线性可分。核函数的作用是计算两个输入数据点在高维空间中的内积，而无需显式地计算映射后的点。这意味着即使在高维空间中操作，也无需担心维度灾难。
在实际分类任务中，核方法使得SVM能够处理非线性可分的数据集。例如，在文本分类中，原始特征空间可能包含单词出现的次数，这些数据点在低维空间中往往是非线性可分的。通过应用核函数（如多项式核、径向基函数核等），SVM能够在高维空间找到一个超平面，以最大化两类之间的间隔，从而有效地进行分类。
通过使用核方法，支持向量机不仅能够处理非线性问题，还能够处理特征数量比样本数量还要多的情况，极大地扩展了SVM的应用范围。对于有志于深入机器学习领域的读者来说，《支持向量机 Succinctly》是一本入门必备的自学指南。而对那些希望进一步提升自己在机器学习领域的知识和技能的人来说，建议继续探索《神经网络和机器学习》以及《深入理解机器学习》等更加全面的教材。

参考资源链接：[《支持向量机 Succinctly》：入门机器学习的良师，低门槛理解关键概念](https://wenku.csdn.net/doc/8bjx6eatxh?spm=1055.2569.3001.10343)