지원 벡터 머신
지원 벡터 머신 SVM은 초평면을 결정 평면으로 사용하여 긍정적 예시와 부정적 예시를 분리하는 지도 학습 방법입니다. 분류 및 회귀 과정에서 데이터를 처리합니다.
지원 벡터 머신은 고차원 또는 무한 차원 공간에서 초평면과 집합을 구성한 다음 분류, 회귀 또는 기타 작업을 수행합니다. 직관적으로, 분류 경계가 가장 가까운 훈련 데이터 포인트에서 멀수록 더 좋습니다. 이렇게 하면 분류기의 일반화 오류가 줄어들 수 있기 때문입니다.
SVM은 이진 분류 모델로, 특징 공간에서 가장 큰 간격을 갖는 선형 분류기로 정의할 수 있습니다. 학습 전략은 간격을 최대화하는 것이며, 이는 일반적으로 솔루션을 위해 볼록 2차 프로그래밍 문제로 변환될 수 있습니다.
지원 벡터 머신 응용 프로그램
- 텍스트와 하이퍼텍스트의 분류
- 이미지 분류
- 필기 인식
- 의학에서의 단백질 분류