hchang 28 Dec 2021
support vector decision boundary와 가장 가까운 데이터들만 지칭하는 벡터를 Support Vector라고 부른다. 이 벡터들로만 계산하면 계산량이 현저히 줄어들 수 있는 것이다.
먼저 SVM은 무엇일까,
저차원의 데이터를 고차원으로 보냄으로써, 데이터 구분을 용이하게 만든다. 이때 또 계산량이 늘어나게 되는데, kernel
cost: decision boundary와의 margin 의 비용, cost가 높으면, 보다 경계를 엄밀하게 잡으려 한다. overfitting이 될 수 있다. gamma: 트레인 데이터 각각이 영향을 끼치는 범위 -> 아직 잘….