[데이터 사이언스 스쿨] 커널 서포트 벡터 머신

퍼셉트론이나 서포트 벡터 머신과 같은 선형판별함수 분류모형은 XOR(exclusive OR) 문제를 선형판별평면(decision hyperplane)으로 영역을 나눌 수 없기 때문 풀지 못한다.

 

기저함수를 써서 XOR 문제의 데이터를 변환하면 특성 ϕ2ϕ2를 사용하여 클래스 분류를 할 수 있다.

 

 

 

○ 커널 사용의 장점 : 커널을 사용하면 베이시스 함수를 하나씩 정의하는 수고를 덜 수 있을뿐더러 변환과 내적에 들어가는 계산량이 줄어든다.

 

○ 많이 사용되는 커널

 

- 다항 커널 (Polynomial Kernel)

- RBF(Radial Basis Function) 또는 가우시안 커널(Gaussian Kernel)

- 시그모이드 커널 (Sigmoid Kernel)