support vector machine1 [머신러닝] 5. SVM (Support Vector Machine) 1. SVM이란?2. 결정 경계 찾기 2.1. 결정 경계와 서포트 벡터 방정식 2.2. 마진 측정 방법 2.3. ||w|| 최소화하기 2.4. 목적함수 설정하기 2.5. $\alpha$ 최대화하기 2.6. 정리3. 커널트릭4. 장단점5. SVM 코드 구현 5.1. scikit-learn에서의 SVM 5.2. SVC 커널 실험1. SVM이란?SVM은 머신러닝에 사용되는 최적의 결정 경계를 찾는 분류 알고리즘입니다.위 그림과 같이 데이터를 분류할 수 있는 최적의 결정 경계를 찾는 것이 SVM의 목표입니다. 이를 위해선 최적의 서포트 벡터를 찾아야 합니다. 서포트 벡터란, 두 분류 데이터의 경계를 가장 잘 나타낼 수 있는 데이터로, 서로 평행한 2개의 벡터를 선정하게.. 2024. 12. 4. 이전 1 다음
