Eine Kernelfunktion, die in Support Vector Machines (SVMs) und anderen kernelisierten Algorithmen verwendet wird. Ein linearer Kernel führt im Wesentlichen keine Transformation der Eingabedaten in einen höherdimensionalen Raum durch, sondern operiert direkt im ursprünglichen Merkmalsraum. Dies bedeutet, dass die resultierende Entscheidungsgrenze linear ist (eine Gerade oder Hyperebene).