SVM 편집하기
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[[분류:인공지능]] | |||
;Support Vector Machine; 서포트 벡터 머신 | |||
;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]] | |||
== 경계 구분 == | |||
* | |||
