[스터디] 로지스틱스회귀 스터디

1. 서포트 벡터 머신(SVM) 이란?

기계학습분야 중 하나로 패턴인식, 자료분석을 위한 지도학습 모델분류와 회귀분석을 위해 사용

 

ㅇ패턴인식순서

- 두 카테고리 중 어느 하나에 속한 데이터 집합이 주어졌을 때

- 그 주어진 데이터 집합을 바탕으로 새로운 데이터가 어느 카테고리에 속하는지 판단하는 비확률적 이진 선형분류 모델을 만듦.

- 이 분류모델은 데이터 셋이 표시된 공간에서 경계로 표시되는데, SVM 알고리즘은 그 중 가장 큰 폭을 가진 경계를 찾음.

ex. 어떤 음식이 짜장면인지 짬뽕인지 고춧가루의 양과 국물의 양으로 분류한 데이터 셋을 이용해서 분류.

 

> 결정경계를 제대로 찾아야 분류의 정확도가 높아짐.

분류를 위한 기준선을 결정하는 모델.

= 어떻게 이 경계를 정의하고 계산하는지가 중요

 

> 머신러닝에 서포트 벡터 머신을 적용(ex.축구선수 데이터)

 

 

벡터는 마이너스 값을 같기 때문에 값에 절대값을 씌움.

 

 

 

 

질문

1. 별점 

2. 가중치 값이 주어지는지?

 

 

 

 

> 가중치 벡터 

 

가중치 벡터 w와 90도로 만나는 선형찾기