Lec48. Machine Learning(머신러닝) ? SVM_Kernels 1

위 포스팅은 Standford University : Machine Learning – Andrew Ng의 강의를 바탕으로 쓰여졌습니다.. https://www.coursera.org/learn/machine-learning/ 안녕하세요. 이번 시간에는 SVM을 복잡한 nonlinear에 적용시켜보도록 하겠습니다. 이러한 테크닉을 kernels라고 부릅니다. 그 전에 지난 시간 문제에 정답을 공개합니다. 지난 시간에 봤던 예제와 똑 같은 것으로 보라색 선이 바로 decision boundary가 되며 p(1), p(2)의 크기는 각각 다음과 같기 때문에 위의 조건을 만족하기 위해서는 값이 1/2가 되어야만 합니다. 아래와 같은 training set이 있다고 한다면 우리는 nonlinear positive와 negative를 구분하는 알맞은 decision ..........

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