이번 포스팅에서는 서포트벡터머신(SVM)을 이용하여 분류하는 방법을 알아볼 것이다. 서포트벡터머신(support vector machine)이란?
서포트벡터머신은 주어진 샘플 그룹에 대해 그룹 분류규칙을 찾아내는 기법 중 하나이다. 두가지 범주가 있을 때 하나의 선으로 두 범주를 잘 나누는 직선을 찾는 것이 서포트벡터머신이라고 할 수 있다.
딥러닝이 떠오르기 전까지 머신러닝 분야에서 가장 인기가 높은 데이터 분류 방법으로 사용되었다. 위의 사진을 봐보자.
네모와 동그라미를 나누는 두가지 선이 있다. 현재 두개의 선 모두 오른쪽에는 동그라미 왼쪽에는 네모로 잘 분류를 하고있다.
만약 여기서 하나의 새로운 데이터가 들어왔을 때 둘 중 네모와 동그라미를 더 잘 나누는 선은 무엇일까? 바로 파란색선이 될 것이다.
만약 빨간색 선으로 네모와 동그라미를 나누면 어떻게 될까? 위의 사진처럼 가운데가 비어있는 동그라미와 네모라는 새로운 데이터가 들어왔다고 해보자.
빨간색 선으로 두개의 범주를 분류...
원문 링크 : 그림으로 배우는 서포트 벡터 머신(SVM)
