SVM

IT위키
김형교 (토론 | 기여)님의 2019년 12월 30일 (월) 11:42 판
Support Vector Machine
대상을 분류할 때 마진이 가장 커지는 Decision Boundary를 그려 분류하는 방법
  • 딥러닝 이전 기계학습 모델에 해당한다.

SVM.png

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.

서포트 벡터.png