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AI 머신러닝 Support Vector Machine (서포트 벡터 머신, SVM) Kernel SVM (커널 SVM), 다항식 커널(Polynominal Kernel)

AI 머신러닝 Support Vector Machine (서포트 벡터 머신, SVM) Kernel SVM (커널 SVM), 다항식 커널(Polynominal Kernel)

안녕하세요. SW 개발자 쪼맹 입니다.

오늘도 제가 알고 있는 소박한 지식을 공유 해보고자 합니다. 서포트 백터 머신 (Support Vector Machine) : 성능이 좋은 머신러닝 지도학습 모델 입니다. : SVM 은 경계면을 찾는 알고리즘 입니다.

경계면은 Hyerplane (초평면) 이라고 볼 수 있습니다. 2차원 = 선, 3차원 = 면 을 Hyerplane 이라고 볼 수 있습니다. n 차원은 n-1차원의 Hyperplane 이 존재 합니다. : 분류 범주 (클래스) 사이를 여유롭게 잘 나눌 수 있는 margin (거리) 를 최대화하는 초평면을 찾는 것이 알고리즘의 포인트 입니다. : 회귀 와 분류 문제에 모두 사용 가능합니다. 어려운 (복잡한) 분류 케이스에도 잘 동작 합니다.

또한 선형 과 비선형 문제에 모두 적용 가능합니다. Margin : Margin 은 Hyperplane 과 support vector 사이의 거리를 의미 합니다. : Hyperplane (초평면)...

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원문 링크 : AI 머신러닝 Support Vector Machine (서포트 벡터 머신, SVM) Kernel SVM (커널 SVM), 다항식 커널(Polynominal Kernel)

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