1. 머신러닝을 적용할 수 있는 문제 사용자의 음식 기호에 맞는 한식 추천 문제를 해결하기 위해 비지도학습의 분류를 사용할 수 있으며, 서포트벡터 머신 모델을 고려하고 있다. 또한 사용자에게 세 가지 정도의 한식을 추천하는 것을 목표로 하고 있다. 2. 머신러닝의 3가지 요소 머신러닝의 핵심 요소는 Task, Experience, Performance measure이다. Task는 머신러닝을 통해 해결하려는 문제, Experience는 실제 데이터를 바탕으로 한 학습, Performance measure는 학습을 바탕으로 생성된 모...

1. 서포트 벡터 머신(SVM) 서포트 벡터 머신(SVM)은 N차원의 공간을 (N-1)차원으로 나눌 수 있는 초평면을 찾는 분류 기법이다. 선형 SVM은 선형으로 데이터의 집단을 나눌 수 있을 때 사용되며 하드마진과 소프트마진 방식으로 나뉜다. 비선형 SVM은 N차원 상태에서 선형분리가 불가능한 상태이지만 이를 해결하기 위해 선형분리가 가능한 고차원으로 데이터를 옮겨 선형분리를 진행한 후 다시 기존의 차원으로 변환시키는 과정을 말한다. 커널트릭을 이용하면 확장된 특성공간의 두 벡터의 내적만 계산하면 되기 때문에 고차원의 복잡한 계산...