728x90 반응형 서포트 벡터 머신1 Support Vector Machine(1) 이번장에서는 Support vector machine에서 classification을 다룬 방법에 대해 알아본다. 로지스틱 회귀나 나이브 베이즈는 확률론적 접근으로 class를 할당했고, 의사결정나무는 rule 기반으로 class를 할당했다. SVM은 decision boundary를 찾아서 class간 경계를 만드는 방법이다. 기본적인 가정은 최적의 decision boundary를 찾는 것이다. 아래에서는 이진 클래스에 대해 분리를 한다. 이 클래스를 잘 구분지어줄 경계를 찾는 것이 목표이다. 데이터들이 주어졌을 때, 그을 수 있는 선은 무수히 많다. 아래의 H3 처럼 좋은 경계선을 찾아야 한다. H2 처럼 다 나눌수는 있지만 H2와 H3 중 어떤게 더 좋은 건지도 구분해야 한다. SVM에서는 cla.. 2020. 10. 18. 이전 1 다음 728x90 반응형
