서포트 벡터 머신

서포트 벡터 머신

머신 러닝의 분야 중 하나로 패턴 인식, 자료 분석을 위한 지도 학습 모델이며, 주로 분류와 회귀 분석을 위해 사용한다.

서포트 벡터 머신(이하 SVM)은 결정 경계(Decision Boundary), 즉 분류를 위한 기준 선을 정의하는 모델이다. 그래서 분류되지 않은 새로운 점이 나타나면 경계의 어느 쪽에 속하는지 확인해서 분류 과제를 수행할 수 있게 된다.

SVM은 분류 알고리즘 중에 하나로 분류률이 좋은 알고리즘이다. 일반적으로 분류 알고리즘이라고 하면 Decision Tree, 인공신경망 등의 알고리즘이 존재하는데, SVM은 이 둘에 비해서 데이터, 특히 이진 데이터(binary data)를 분류(classification)하는 데 더 나은 성능을 보인다. 일반적으로 선형, 비선형 알고리즘 두 가지 종류가 존재한다.

참고자료

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%84%9C%ED%8F%AC%ED%8A%B8%EB%B2%A1%ED%84%B0%EB%A8%B8%EC%8B%A0
https://hleecaster.com/ml-svm-concept/
https://namu.wiki/w/%EC%84%9C%ED%8F%AC%ED%8A%B8%20%EB%B2%A1%ED%84%B0%20%EB%A8%B8%EC%8B%A0

산다는것 그것은 치열한 전투이다. -로망로랑