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서포트 벡터 머신 알고리즘 : 데이터 분포를 나누는 지도학습의 분류 지금까지도 보편적으로 사용하는, 분류를 위한 머신러닝 모델이다. 라벨이 달린 이진 분류 문제에 주로 사용된다. 01.서포트 벡터 머신 알고리즘 이해하기 각 데이터 항목을 다차원의 벡터 공간에 점으로 표시한다. 만약 2차원 공간에 있는 두 개의 그룹을 분류한다는 가정해보면. 두 그룹을 잘 구분하는 직선을 찾는 것이 서포트 벡터 머신의 핵심이다. => 서포트 벡터 머신은 데이터를 선형 또는 비선형으로 분리하는 최적의 경계를 찾는 알고리즘이다. 단계 1. 직선을 그려 그룹을 나눈다. 단계 2. 마진을 최대화하여 균형있게 나눈다. 직선을 한쪽에 치우치지 않게 양쪽 그룹 모두 균형있게 나누기 위해서, 직선식을 사이에 두고 가능하면 최대한 멀리 떨..