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SVM(Support Vector Machine) 모델이란?딥러닝 2023. 8. 20. 19:36
SVM(Support Vector Machine)은 기계 학습 및 패턴 인식 분야에서 널리 사용되는 지도 학습 알고리즘 중 하나이다. SVM은 주로 분류 및 회귀 문제에 적용되며, 주어진 데이터를 두 개 또는 그 이상의 클래스로 분류하는 데 사용된다. SVM의 주요 개념은 데이터 포인트를 고차원 공간으로 매핑하여 클래스를 분리하는 최적의 Decision Boundary을 찾는 것으로, 이때 Decision Boundary은 데이터 포인트 간의 거리를 최대화하는 원리에 기반하며, SVM은 다음과 같은 특징을 갖는다. 1. 최적 분리: SVM은 최대 마진(Maximum Margin) 분류를 지향합니다. 이는 Decision Boundary 주변에 가장 가까운 데이터 포인트들을 서포트 벡터라고 하며, 이들과의..