머신러닝 : 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine) 이해하기 -SVM 알고리즘의 원리와 장단점, 적용 분야

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 이해하기 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 머신러닝 알고리즘 중 하나로, 분류와 회귀 문제를 해결할 수 있는 강력한 기법입니다. 이 글에서는 서포트 벡터 머신의 기본 개념과 작동 원리를 설명하고, 이 알고리즘의 장단점을 알아보겠습니다. 서포트 벡터 머신의 개념 서포트 벡터 머신은 각 데이터 포인트를 고차원 공간에 표현한 후, 이를 기반으로 두 클래스 간의 최대 마진을 찾아 분류하는 알고리즘입니다. 여기서 마진은 두 클래스를 구분하는 초평면(결정 경계)과 각 클래스의 가장 가까운 데이터 포인트(서포트 벡터) 사이의 거리로 정의됩니다. 서포트 벡터 머신은 이 마진을 최대화하는 결정 경계를 찾아 학습을 수행합니다. 커널 트릭(Kernel Trick) 선형적으로 구분할 수 없는 데이터를 다룰 때 서포트 벡터 머신은 커널 트릭이라는 기법을 사용합니다. 커널 트릭은 고차원 공간으로 데이터를 매핑하...

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