Python/머신러닝8 [머신러닝] 서포트 벡터 머신 (SVM) 개념 머신러닝 서포트 벡터 머신(SVM) - Support Vector Machine 다양한 연구를 통해 굉장히 높은 인식 성능 발휘 선을 구성하는 매개변수를 조정해서 요소의 구분선을 찾고 이른 기반으로 패턴 인식 주어진 데이터가 어느 카테고리에 속할지 판단하는 이진 선형 분류 모델 서포트 벡터 머신 (SVM) 개념 빨간 X와 파란 O를 구분 하는 선 중 두 데이터를 잘 구분한 선은? (SVM 알고리즘의 매개변수를 조절해서 선을 그림) Margin의 최대화 가운데 선이 Margin을 최대화 Margin은 선과 가장 가까운 양 옆 데이터와의 거리 서포트 벡터(Support Vector) : 선과 가장 가까운 데이터 Margin은 선과 서포트 벡터와의 거리 Descision Boundary : 데이터 구분하는 선.. 2020. 7. 24. [머신러닝] 데이터 전처리 / 레이블인코딩 / 원-핫 인코딩 / LabelEncoder / 피처 스케일링 / 붓꽃 데이터 2020. 7. 23. [머신러닝] XOR연산 / 붓꽃 품종 분류 / 손글씨 숫자 인식 / 언어 판별 / Web 인터페이스(cgi program) 2020. 7. 23. 머신러닝 이론 머신러닝이란? 머신러닝(machine learning) 개요 머신러닝이란 인공지능 연구 과제 중 하나 인간의 뇌가 학습하는 것처럼 학습의 능력을 컴퓨터로 구현하는 방법 샘플 데이터 입력 => 분석 => 특징과 규칙 발견 => 데이터 분류 또는 예측 어떻게 특징과 규칙을 찾을까? 특징량을 기반으로 구분선 그리기 머신러닝 계산을 통해 구분선을 찾아 내는 것 대개 거리가 가까우면 비슷한 데이터라고 판정 특징 추출 Raw Data (원본 데이터) => 데이터가 어떤 특징을 가지고 있는 지 확인 => 벡터(vector)화 벡터란 공간에서 크기와 방향을 가지는 것을 의미 (벡터의 거리를 계산) 어떤 특징을 추출할지가 포인트 = featuring 회귀 분석 regression analysis Y가 연속된 값일 때 Y.. 2020. 7. 23. 이전 1 2 다음
