Machine Learning - SVM(Support Vector Machine)
SVM이란 분류 모델로 Hyper plane이라는 선 혹은 평면이라는 기준을 가지고 분류하는 것이다. SVM은 이 Hyper plane을 구하는 것이고, 즉 w와 b를 구하는 것이 가장 중요하다. 여기서는 선형 SVM을 다루고 다음 페이지에서 비선형 SVM을 다루고자 한다. SVM에서 class를 나누는 기준은? 위 사진을 보면 두 class를 나누는 hyperplane(여기서는 직선)이 무한이 많다. 그렇다면 어떤 hyperplane이 가장 좋은 hyperplane이고, 좋다는 것의 기준은 무엇일까? 좋다는 것의 기준이자 SVM의 목표는 training data의 margin이 최대화 되는 것을 찾는 것이다. 즉 margin을 최대화 한다는 것은 일반적인 error를 최소화 한다는 것이고, 이는 좋은 ..
기계학습/Machine Learning
2021. 7. 31. 00:19
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