📇 Machine Learning
[ML] Support Vector Machine (SVM, 서포트 벡터 머신)
이번에는 Support Vector Machine (서포트 벡터 머신)에 데하여 한번 알아보겠습니다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 복잡한 데이터셋에서도 효과적인 분류를 수행할 수 있는 강력한 지도학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 데이터를 분리하는 최적의 초평면(결정 경계)을 찾아내는 것을 목표로 합니다.SVM의 주요 특징과 원리를 자세히 살펴보겠습니다. Support Vector Machine (SVM)의 주요 특징결정 초평면(Decision Hyperplane): 두 클래스를 분리하는 가장 좋은 초평면을 찾습니다. 이 평면은 두 클래스 간의 마진(거리)을 최대화합니다.w: 초평면의 법선 벡터, x: 데이터 포인트, b: 절편w * x + b = 0서포트 벡터..
