SVM: Difference between revisions
From IT Wiki
(새 문서: 분류:인공지능 ;Support Vector Machine ;대상을 분류할 때 마진이 가장 커지는 Decision Boundary를 그려 분류하는 방법 파일:SVM.png) |
No edit summary |
||
| Line 2: | Line 2: | ||
;Support Vector Machine | ;Support Vector Machine | ||
;대상을 분류할 때 마진이 가장 커지는 Decision Boundary를 그려 분류하는 방법 | ;대상을 분류할 때 마진이 가장 커지는 Decision Boundary를 그려 분류하는 방법 | ||
* 딥러닝 이전 기계학습 모델에 해당한다. | |||
[[파일:SVM.png]] | [[파일: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. | |||
[[파일:서포트 벡터.png]] | |||
Revision as of 11:42, 30 December 2019
- Support Vector Machine
- 대상을 분류할 때 마진이 가장 커지는 Decision Boundary를 그려 분류하는 방법
- 딥러닝 이전 기계학습 모델에 해당한다.
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.
