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SVM이란 N차원 공간을 N-1차원으로 나누는 분류 기법이다. 이렇게 0과 1을 나누는 최적의 경계를 찾는 기법을 말한다. 경계를 기준으로 각 클래스의 말단 데이터(support vector)와 경계 사이의 공간을 마진이라고 하고 이 마진을 최대화 하는 경계를 찾는다. 마진이 최대화해야 robustness값이 최대가 되기 때문이다. robust(튼튼한)의 의미는 최적으로 일반화를 하여 이상치(outlier)의 값이 들어와도 크게 흔들리지 않는다는 말이다. 파란 클래스와 빨간 클래스의 값들이 경계쪽으로 조금 더 다가와도 경계에 크게 영향을 미치않아야한다. 새로운 데이터가 들어와도 경계에 영향을 미치지 않을 수 있다. N차원은 N-1차원으로 나눈다는 의미를 생각해보면 위 그림에서 2차원 공간을 분류하기 위해..

머신러닝 2022. 9. 22. 16:20

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