I. 하나의 집단을 둘로 나누기 SVM 개요 -. 학습 데이터를 두개의 클래스로 나누는데 margin을 최대로 하는 결정직선을 찾는 분류 알고리즘 -. 데이터가 사상된 공간에서 경계선과 가장 근접한 데이터 간의 거리가 가장 큰 경계를 식별하는 지도학습 기반 분류 알고리즘 -. 두 범주를 갖는 데이터를 가능한 멀리 두개의 집단으로 분리하는 분류방법 -. 특징: 지도학습, 분류기법, 회귀분석 활용, 차원의 저주 회피 II. SVM 개념도 및 구성요소 가. SVM 개념도 나. SVM 구성요소 구분 설명 support vector 클래스를 나누는 결정직선에서 가장 근거리에 위치하는 벡터 학습 데이터 중에서 분류 경계에 가장 가까운 곳에 위치한 데이터 margin A Class의 Support Vector와 B ..
