좀 늦었네요. 이번 글에서는 SVM (Support Vector Machine) 에 대해 소개할 것이다. (러시아 사람에 의해 고안되었다. 이름은 못찾겠는데 시간나면 찾아서 업데이트 하겠다.) SVM 은 지도학습을 통한 분류 (Supervised Classification) 이다. 앞서 소개한 Naive Bayes 와 다른 점은 Hyper dimension 을 사용한다는 것이다. 그림들을 이용하여 선형 (Linear) SVM 의 특징에 대한 소개를 하겠다. (비선형도 존재한다.) SVM Classification 에서 SVM을 이용하여 과 을 구분 (Classify) 한다면 어떤 선으로 구분할까? 답은 (아마도) 이다. SVM Margin 그렇다면 에서 SVM 을 이용하여 분류한다면 어느 선으로 분류될까..
