核方法是一种强大的机器学习算法，能够在不显式计算特征空间的情况下，对数据进行复杂的非线性变换，特别适用于高维数据和特征间关系非线性的情况。核函数通过计算两个向量在变换特征空间中的点积来实现，称为核技巧。本文介绍了核技巧、支持向量机（SVM）和核主成分分析（Kernel PCA），并提供了Python实现示例。