Support Vector Machine
선형이나 비선형 분류,회귀, 이상치 탐색에도 사용 할 수 있는 머신러닝 방법론입니다. 딥러닝 이전 시대까지 널리 사용된 방법론이고, 복잡한 분류 문제를 잘 해결, 상대적으로 작거나 중간 크기를 가진 데이터에 적합하고 최적화 모형으로 모델링 후 최적의 분류 경계를 탐색합니다.
두 클래스 사이에 가장 넓이가 큰 분류 경계선을 찾기 때문에 Large margin classification이라고도 합니다
Support Vector라고 하는 것은 각각의 클래스에서 분류 경계선을 지지하는 관측치들을 Support Vector라고 합니다.
Hard Margin VS Sort Margin
Hard Margin : 두 클레스가 하나의 선으로 완벽하게 나눠지는 경우에만 적용가능합니다.
Sort Matgin : 일부 샘플들이 분류 경계선의 분류 결과에 반하는 경우를 일정 수준 허용하는 방법입니다. (C 페널티 파라미터로 조정)
Hard Margin Optimization
