[머신러닝]비선형분류모형(하)

초평면(hyperplane)은 임의의 공간을 양분하는 평면이다. 특정 차원에 국한되지 않고 모든 차원에 대해 1만큼 적은 차원을 가지며 공간을 양분한다. 데이터들이 좌표 공간에 놓여있을 때 클래스에 따라 데이터를 구분하는 초평면을 어떻게 그리는 것이 가장 좋을까? 초평면과 가장 가까운 데이터를 Support vector라고 하고 둘 사이의 거리를 Margin이라고 할 때, Margin을 최대화하는 초평면이 가장 좋다고 판단한다. Margin이 클수록 일반화 오차가 감소하며 작을수록 작은 섭동에 의해 클래스 분류가 바뀔 수 있어 과적합 문제를 발생시킨다. 초평면은 오로지 Support vectors에 의해 결정되며 다른 어떠한 학습 데이터들은 영향을 주지 못한다. 데이터가 섞여 있어 데이터의 클래스를 하나..
머신러닝 2021. 8. 23. 14:33
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