728x90 서포트 벡터 머신2 [기계학습] 7. 서포트벡터머신의 이해 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)의 이해 (1)서포트 벡터 머신(SVM)은 분류와 회귀 분석에 널리 사용되는 강력한 기계 학습 알고리즘입니다. 이번 글에서는 SVM의 개념을 이해하기 위해 최대 마진 분류기와 선형 SVM에 대해 알아보겠습니다.최대 마진 분류기최대 마진 분류기(Maximum Margin Classifier) : 최대 마진 분류기는 두 클래스 간의 마진을 최대화하는 초평면(hyperplane)을 찾는 분류 모델입니다. 마진이란 초평면과 가장 가까운 데이터 포인트(서포트 벡터) 사이의 거리입니다. 목표클래스 간의 분리를 최대화하여 일반화 성능을 향상시킵니다.데이터에 가장 잘 맞는 초평면을 찾아 분류합니다. 마진의 정의마진(margin) : 초평면과 서포트 벡터 사이의.. 2024. 8. 7. [기계학습] 4. 분류의 이해, Naïve Bayes 분류의 이해분류는 기계학습의 중요한 분야로, 데이터를 미리 정의된 범주(클래스) 중 하나로 분류하는 작업입니다. 이번 글에서는 분류의 개요, 분류 모델링, 비선형 분류의 이해에 대해 알아보고, Naïve Bayes 분류기에 대해 자세히 살펴보겠습니다.분류의 개요분류 : 분류는 주어진 입력 데이터가 어느 클래스에 속하는지를 예측하는 작업입니다. 분류 문제의 목표는 미리 정의된 여러 클래스 중 하나를 예측하는 것입니다. 예제스팸 필터링 : 이메일이 스팸인지 아닌지 분류질병 진단 : 환자의 증상 데이터를 기반으로 질병을 진단 분류 문제는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다이진 분류 : 두 개의 클래스로 분류 (예 : 스팸/비스팸)다중 클래스 분류 : 세 개 이상의 클래스로 분류 (예 : 붓꽃 품종 분류)분류 모.. 2024. 8. 1. 이전 1 다음 728x90
