Kernel‑Trick in Excel: Schritt für Schritt zur Kernel‑SVM

Kernel‑SVM wird oft als abstraktes Konzept wahrgenommen, das mit komplizierten Kernen, dualen Formulierungen und Support‑Vektoren verbunden ist. In diesem Beitrag wird ein alternativer Ansatz vorgestellt, der die Komplexität reduziert und die Kernidee greifbar macht.

Der Weg beginnt mit der Kernel‑Dichte‑Schätzung. Von dort aus wird die Kernel‑SVM schrittweise aufgebaut – als Summe lokaler Glocken, die jeweils gewichtet und durch den Hinge‑Loss ausgewählt werden. Dieser Prozess eliminiert schrittweise überflüssige Punkte, bis nur noch die wesentlichen Datenpunkte übrig bleiben.

So wird aus einem scheinbar abstrakten Verfahren ein nachvollziehbarer, praxisnaher Lernalgorithmus, der sogar in Excel umgesetzt werden kann.