서포트 벡터 머신 - 지도학습, 분류 및 회귀분석에 유용 - 어느 그룹에 속하는지 판단하는 이진 분류와 다중 분류에 응용 - 선형 또는 비선형 회귀문제에 응용 SVM은 클래스를 구분 짓는 거리의 마진(margin)을 최대로 하는 초평면(hyperplane)을 찾고 새로운 개체를 분류하는 방법. 라그랑주 승수법* 초평면을 구하기 위한 수학 비선형 문제차원을 늘리면 해결됨. 저차원 To 고차원 매핑함수 φ가 여러개임. Linear, Polynomial 등. 이런식으로 non-linear 문제가 linear problem으로 바뀜.But φ를 실제로 모든 point에 적용해서 변환하면 메모리와 시간이 엄청나게 들어감. So, 커널함수를 사용. 우리는 고차원으로 변환한 데이터가 필요한 게..