[필기] SVM_머신러닝

SVM의 정의 SVM(Support Vector Machine)은 결정 경계(Decision Boundary)를 정의하는 모델 목표 Margin을 최대화하는 Decision Boundary(결정 경계) 찾기 이 때 Support Vector가 Decision Boundary를 만드는데 영향을 주기 때문에 모델명을 이렇게 명명함 구성요소 Support Vector 두 클래스 사이의 경계에 위치한 데이터 포인트들 Margin Decision Boundary와 서포트 벡터 사이의 거리 * 2 그림에서 점선끼리의 거리 Decision Boundary 데이터를 나누는 기준이 되는 경계 2차원에서는 선이지만 3차원에서는 면으로 존재! 장점 비선형 분리 데이터도 커널을 사용하여 분류 가능 고차원 데이터에서도 사용 가능 단점 데이터가 많으면 속도가 느림 확률 추정치를 제공 X Margin의 종류 Hard Margin 어떠한 오분류도 허용하지 않음 Soft Margin 어느 정도의 오분류는 허용하되...

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