서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)

서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM[1][2])은 기계 학습의 분야 중 하나로 패턴 인식, 자료 분석을 위한 지도 학습 모델이며, 주로 분류와 회귀 분석을 위해 사용한다. 두 카테고리 중 어느 하나에 속한 데이터의 집합이 주어졌을 때, SVM 알고리즘은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 카테고리에 속할지 판단하는 비확률적 이진 선형 분류 모델을 만든다. 만들어진 분류 모델은 데이터가 사상된 공간에서 경계로 표현되는데 SVM 알고리즘은 그 중 가장 큰 폭을 가진 경계를 찾는 알고리즘이다. SVM은 선형 분류와 더불어 비선형 분류에서도 사용될 수 있다. 비선형 분류를 하기 위해서 주어진 데이터를 고차원 특징 공간으로 사상하는 작업이 필요한데, 이를 효율적으로 하기 위해 커널 트릭을 사용하기도 한다.

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SVM (Support Vector Machine)

서포트 벡터 머신은 인공지능의 기계학습 분야 중 하나로, 패턴인식, 자료분석을 위한 지도학습 모델이다.
즉, 2개의 범주를 분류하는 이진 분류기이다.

주로 분류와 회귀 분석을 위해 사용되며, SVM 알고리즘은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 카테고리에 속할 것인지 판단하는 비확률적 이진 선형 분류 모델을 만들게 된다.

SVM은 선형 분류와 더불어 비선형 분류에서도 사용될 수 있는데

비선형 분류를 하기 위해서는 주어진 데이터를 고차원 특징 공간으로 사상하는 작업이 필요하다.
이를 효율적으로 실행하기 위해서 '커널 트릭'을 사용하기도 한다.