서포트 벡터
Python으로 배우는 선형 분류기
Michael (Mike) Gelbart
Instructor, The University of British Columbia
SVM이란 무엇인가?
- 선형 분류기 (지금까지)
- 힌지 손실과 L2 정규화를 사용하여 학습
- 서포트 벡터: 손실 다이어그램의 평탄 구간에 속하지 않는 학습 예제
- 서포트 벡터: 잘못 분류되었거나 경계에 가까운 예제
- 서포트 벡터가 아닌 예제를 제거해도 모델에 영향 없음
- 서포트 벡터 수가 적을수록 커널 SVM이 빠르게 동작
최대 마진 관점
- SVM은 선형 분리 가능한 데이터셋에서 "마진"을 최대화
- 마진: 경계에서 가장 가까운 점까지의 거리
최대 마진 관점
- SVM은 선형 분리 가능한 데이터셋에서 "마진"을 최대화
- 마진: 경계에서 가장 가까운 점까지의 거리
