SVM(Support Vector Machine) 분류 또는 회귀문제에 사용할 수 있는 기계학습 알고리즘 대부분의 분류문제에 사용 각 데이터 항목을 n차원 공간 상 하나의 점으로 표시 최상의 분류선을 찾는 것이 문제 SVM은 최적의 초평면을 찾는 방법을 제공 Margin(초평면 가까이에 있는 Support Vector에서 초평면까지의 거리의 합) SVM은 분류를 더 잘하는 것을 Margin에 우선해서 선택한다는 특징을 고려해야한다 선형SVM Outlier를 어느정도 무시하며 최선의 선택을 함 비선형분류 선형으로 풀 수 없는 경우 차원을 변경하여 비선형으로 분류 이때 커널 함수 활용 Kernel 함수 각각의 커널에는 최적화를 도와주는 파라미터들이 따로 존재함 최상의 커널 파라미터를 자동적으로 알려주는 방법..
