juooo1117

Part 5. Advanced Classification Model Support Vector Machine margin: hyper plane을 결정하는 SVM의 핵심이다. Choose the linear separator (hyperplane) with the largest margin on either side. - Maximum margin hyperplane with support vectors - Robust to outliers hyper plane 으로 부터 가장 가까운 positive sample을 지나가는 점선과, negative sample을 지나가는 점선 사이의 서로간의 위치가 동일한 hyper plane → 최대 margin을 확보하는 곳 Support vector an insta..

Support Vector MachinesSVM은 classification에서 가장 많이 쓰이는 기술 중의 하나이다카테고리 중 어느 하나에 속한 데이터 집합이 주어졌을 때, 주어진 데이터집합을 바탕으로 새로운 데이터가 어디에 속하는지 판단하는 비확률적 이진 선형분류모델선형 분류에서 시작되었으나, 현재 비선형 분류, 다중 클래스 분류, sequence labeling 등 다양하게 응용되어 활용되고 있음 모델은 데이터가 사상된 공간에서 경계로 표현되는데, SVM은 그 중 가장 큰 폭을 가진 경계를 찾는다.즉, 학습 데이터가 주어진 공간 상에서 가장 잘 분류될 수 있는 hyperplane(초평면)을 찾는 것이 목적이다.hyperplane(초평면) : 어떤 주어진 공간에서 그것보다 한 차원 낮은 부분 공간 (..