radial basis

[라이트 머신러닝] Session 8. 최대 마진 분류와 비선형 문제 풀기

이번 세션에서는 최대 마진과 SVM, 비선형 분류 문제를 풀어보도록 하겠습니다. 1. 서포트 벡터 머신과 최대 마진 분류 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)은 퍼셉트론의 확장이라고 할 수 있습니다. 퍼셉트론이 분류 오차를 최소화했다면 SVM의 최적화 대상은 마진을 최대화하는 것입니다. 마진은 클래스를 구분하는 결정 경계와 결정 경계에 가장 가까운 훈련 샘플 사이의 거리입니다. 이 가장 가까운 훈련 샘플을 서포트 벡터(support vector)라고 합니다. 우리가 마진이 큰 결정 경계를 원하는 이유는 일반화할 때 오차가 낮아지는 경향이 있기 때문입니다. 마진이 작으면 작을 수록 결정 경계와 샘플의 거리가 가까워져 오버피팅될 가능성이 높습니다. 마진 최대화의 이해를 위해 ..