Descripción: El núcleo anisotrópico es una función de núcleo utilizada en el aprendizaje supervisado que permite modelar relaciones complejas en los datos al introducir diferentes varianzas en distintas direcciones en el espacio de entrada. A diferencia de los núcleos isotrópicos, que suponen que la varianza es la misma en todas las direcciones, el núcleo anisotrópico ofrece una mayor flexibilidad al permitir que la estructura de los datos sea capturada de manera más precisa. Esto es especialmente útil en situaciones donde los datos presentan patrones que no son uniformes y donde las características pueden tener diferentes escalas o distribuciones. La capacidad de ajustar la varianza en diferentes direcciones permite que los algoritmos de aprendizaje automático, como las máquinas de soporte vectorial (SVM), se adapten mejor a la complejidad de los datos, mejorando así la precisión de las predicciones. En resumen, el núcleo anisotrópico es una herramienta poderosa que amplía las capacidades de los modelos de aprendizaje supervisado, permitiendo una representación más rica y matizada de la información contenida en los datos.
