SVM: 두 판 사이의 차이
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== 구성 == | |||
* Support Vector | |||
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** (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 | |||
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2020년 1월 19일 (일) 22:40 판
- Support Vector Machine; 서포트 벡터 머신
- 대상을 분류할 때 마진이 가장 커지는 Decision Boundary를 그려 분류하는 방법
- 딥러닝 이전 기계학습 모델에 해당한다.
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.
