서포트 벡터 머신 편집하기

[[분류:인공지능]]
;SVM; Support Vector Machine
;대상을 분류할 때 마진이 가장 커지는 Decision Boundary를 그려 분류하는 방법
* 딥러닝 이전 기계학습 모델에 해당한다.

[[파일:SVM.png]]

== 구성 ==
* Support Vector
* Decision Boundary
** (1차원) Decision Value(Threshold)
** (2차원) Decision Line
** (3차원) Decision Plane
** (4차원 이상) Decision Hyperplane
** (2차원 곡선) Decision Curve
** (3차원 곡면) Decision Surface
** (4차원 이상 곡면) Decision Hypersurface
* Margin
** Hard Margin: Decision Boundary에서 여유를 두지 않는 최대 Margin
** Soft Margin: Decision Boundary에서 일반화를 위해 약간의 여유를 두는 Margin

== 서포트 벡터 ==
;Decision Boundary를 구하는 방법으로, 서포트 벡터를 이용한다.
* 특정 레이블 개체들 중 바깥 면에 있는 개체를 지나가도록 선을 그리고
* 평행선의 마진이 가장 넓어지는 서포트 벡터를 선정한 후
* 그 경계선 중간 지점에 Decision Boundary를 그린다.
* 즉 결정에 영향을 끼치는 관측치를 서포트 벡터(Support Vector)이라고 한다.

[[파일:서포트 벡터.png]]
[[분류:기술사 기출]]