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| [[분류:인공지능]] | | #넘겨주기 [[서포트 벡터 머신]] |
| ;Support Vector Machine; 서포트 벡터 머신
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| ;대상을 분류할 때 마진이 가장 커지는 Decision Boundary를 그려 분류하는 방법
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| * 딥러닝 이전 기계학습 모델에 해당한다.
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| [[파일:SVM.png]]
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| == 구성 ==
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| * Support Vector
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| * Decision Boundary
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| ** (1차원) Decision Value(Threshold)
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| ** (2차원) Decision Line
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| ** (3차원) Decision Plane
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| ** (4차원 이상) Decision Hyperplane
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| ** (2차원 곡선) Decision Curve
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| ** (3차원 곡면) Decision Surface
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| ** (4차원 이상 곡면) Decision Hypersurface
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| * Margin
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| ** Hard Margin: Decision Boundary에서 여유를 두지 않는 최대 Margin
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| ** Soft Margin: Decision Boundary에서 일반화를 위해 약간의 여유를 두는 Margin
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| == 서포트 벡터 ==
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| ;Decision Boundary를 구하는 방법으로, 서포트 벡터를 이용한다.
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| * 특정 레이블 개체들 중 바깥 면에 있는 개체를 지나가도록 선을 그리고
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| * 평행선의 마진이 가장 넓어지는 서포트 벡터를 선정한 후
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| * 그 경계선 중간 지점에 Decision Boundary를 그린다.
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| * 즉 결정에 영향을 끼치는 관측치를 서포트 벡터(Support Vector)이라고 한다.
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| [[파일:서포트 벡터.png]]
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| == 경계 구분 ==
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