반응형 파이썬 머신러닝: 서포트 벡터 머신의 모든 것 서포트 벡터 머신(SVM) 개요 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 강력한 분류 알고리즘으로, 주로 분류 및 회귀 분석에 사용됩니다. SVM은 주어진 데이터를 기반으로 최적의 경계선(hyperplane)을 찾아내어 데이터를 분류합니다. 이 경계선은 두 클래스 간의 마진을 최대화하는 방향으로 설정됩니다. SVM의 핵심은 이러한 경계선을 찾는 과정에서 서포트 벡터라 불리는 데이터 포인트를 이용한다는 점입니다. SVM의 주요 특징 SVM의 가장 큰 특징은 비선형 분류를 가능하게 하는 커널 트릭(kernel trick)입니다. 이를 통해 SVM은 원래의 특성 공간을 고차원으로 변환하여 비선형 문제를 선형 문제로 변환할 수 있습니다. SVM은 또한.. 2025. 4. 16. 이전 1 다음 반응형