[빅분기 3과목] 서포트 벡터 머신

서포트 벡터 머신(SVM; Support Vector Machine) 벡터 공간에서 훈련데이터가 속한 2개의 그룹을 분류하는 선형 분리자를 찾는 기하학적 모델이다. 초평면(Hyperplane)중에서 데이터들과 가장 먼 초평면을 선택하여 분리하는 지도학습 기반의 이진 선형 분류 모델이다. 특징 최적의 분리 초평면을 찾아서 분류 및 회귀를 수행한다. 변수 속성간 의존성 고려 X 모든 속성을 활용함 훈련시간이 상대적으로 느리지만 정확성이 뛰어나며 과대적합의 가능성이 낮은 모델 구성요소 - 결정경계(Decision Boundary) - 초평면(Hypeplane) - 마진 : 결정 경계에서 서포트 벡터까지의 거리(여유공간) - 서포트 벡터 - 슬랙변수(= 여유변수) 서포트 벡터..........

[빅분기 3과목] 서포트 벡터 머신에 대한 요약내용입니다.

자세한 내용은 아래에 원문링크를 확인해주시기 바랍니다.

원문링크 : [빅분기 3과목] 서포트 벡터 머신