비선형 SVM 분류 (1) 썸네일형 리스트형 [기계학습/ML]16. SVM(Support Vector Machine) 서포트 벡터 머신 SVM(Support Vector Machine)이란? SVM은 선형이나 비선형 분류, 회귀, 이상치 탐색 등에 사용 가능한 다목적 머신러닝 모델이다. 분류에 적용 라지 마진 분류(Large Margin Classification)에 해당한다. 클래스를 구분 짓는 가장 폭이 넓은 도로 찾기 서포트 벡터(Support Vector) : 도로 경계(결정 경계)에 위치한 샘플 ex. 붓꽃 데이터의 분류 특성 스케일에 민감하다. 특성 스케일링을 통해 더 나은 결정 경계(SV) 생성이 가능하다. ex. 스케일링에 따른 결정 경계 차이 비선형 SVM 분류 - 하드 마진 분류 모든 샘플이 경계(Support Vector) 밖에 분류 되어야 한다. 마진 오류 = 0 이상치에 민감하다. 서포트 벡터를 찾지 못할 수도 있.. 이전 1 다음
