728x90 SVM1 기계 학습에서의 SVM(Support Vector Machine) 활용 사례 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 분류, 회귀 분석, 이상치 탐지 등 다양한 기계 학습 문제를 해결하는 강력한 알고리즘입니다. SVM은 초평면(Hyperplane)을 사용해 데이터 포인트를 분리하며, 복잡한 데이터 구조를 처리하기 위해 커널 트릭(Kernel Trick)을 활용합니다. 이번 글에서는 SVM의 기본 개념과 주요 활용 사례를 살펴보겠습니다.1. SVM의 기본 원리SVM은 데이터를 분류하기 위해 초평면을 학습하며, 주요 원리는 다음과 같습니다:1.1 초평면(Hyperplane)SVM은 데이터를 분류하기 위한 최적의 초평면을 찾습니다. 초평면은 데이터 공간을 나누는 경계 역할을 하며, 두 클래스 간의 최대 여백(Margin)을 확보하는 방향으로 결정됩니다.1.. 2024. 12. 15. 이전 1 다음 728x90
