[AI]_12_서포트벡터머신 <SVM>

 220327 작성

<본 블로그는 두우우부님의 알기쉬운 AI 블로그를 참고해서 공부하며 작성하였습니다>

https://doooob.tistory.com/23?category=825950 

[알기쉬운 AI - 12] 특징으로 데이터 분류, '서포트벡터머신'이란?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. 서포트 벡터 머신

: 주어진 점들의 집합에 가장 그럴듯한 경계선을 긋는 것

: 아직 보지 못한 데이터가 어떤 그룹에 속하는지 예측

 

 

 

 

2. 여백은 크게! 마진은 최대화!

 

경계선과 데이터 점의 거리가 최대한 멀어지게 하자
<마진 극대화 원리>

: 데이터 오차에 강하다

: 아직 보지 못한 데이터에 대한 예측성능(일반화)가 커질 것

- 소프트 마진(soft margin) : 약간의 오차를 허용하도록 정의된 마진

- 하드 마진(hard margin) : 오차를 허용하지 않고 경계썬을 긋는 경우

 

 

 

3. 커널 트릭 (kernel Trick) 

: 복잡한 경계선은 트릭을 사용!

: 차원을 늘려 데이터 점을 잘 옮겨서 바꾸는 것(사상)과 곡선 직선과 평면으로 분리(선형분리) 할 수 있는 방법

: GANs 모델은 SVM의 일반화