Y aquí es donde entra la selección correcta del kernel: un kernel es la función matemática que se utiliza para transformar los datos de entrada (datos de una cierta dimensionalidad) en datos de un espacio de mayor dimensionalidad en el que resulte más sencilla la identificación de un hiperplano que permita clasificar las muestras minimizando el error cometido.
Tal y como se verá un poco más adelante, entre los kernels más comúnmente usados nos encontramos con el kerner lineal, el polinómico, el radial y el sigmoide.
