Input == Output Input == Output

간단하게 정리하면, 데이터에서 최적의 결정 경계(Decision boundary)를 찾는 알고리즘이다. 비교적 작은 데이터에서도 높은 성능을 보여 많이 사용된다. 회귀, 분류, 이상치 탐색 등 다양한 용도로 사용 가능하다는 장점도 있다. 개요 Scikit-learn에서 sklearn.svm.SVC 로 사용할 수 있다. 주요 파라미터는 아래와 같다. C: Regularization 파라미터, 낮을수록 소프트하게 분류 Kernel: 사용할 커널, linaer, poly, rbf 등 Degree: 다항식 커널의 차수 Gamma: RBF 커널 계수 단일 훈련 포인트가 영향을 미치는 범위 결정 Gamma가 클수록 범위가 작아져서 경계선의 굴곡이 심해지고, 국소적인 경계선이 여러 개 생길 수 있다. 종류 종류에는 ..