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...

1. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)의 이름은 알고리즘의 기본 원리와 핵심 개념에 기반하여 지어졌습니다. 데이터 포인트들을 분류하기 위해 사용되는 초평면(hyperplane)의 위치는 이 서포트 벡터들에 의해 결정됩니다. 서포트 벡터는 결정 경계와 가장 가까운 데이터 포인트들을 의미합니다. 이러한 포인트들은 결정 경계 주변에서 서로 다른 클래스에 속하는 데이터들을 분리하는 역할을 수행합니다. SVM은 주어진 데이터를 기반으로 ...