서포트 벡터 머신3 [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) 2021. 5. 13. [edwith] 인공지능 및 기계학습 개론 I : C5. Support Vector Machine - 문일철교수 [LECTURE] 5.1. Decision Boundary with Margin : edwith - 신승재 www.edwith.org [LECTURE] 5.2. Maximizing the Margin : edwith - 신승재 www.edwith.org [LECTURE] 5.3. SVM with Matlab : edwith - 신승재 www.edwith.org [LECTURE] 5.4. Error Handling in SVM : edwith - 신승재 www.edwith.org [LECTURE] 5.5. Soft Margin with SVM : edwith - 신승재 www.edwith.org [LECTURE] 5.6. Rethinking of SVM : edwith - 신승재 www.edwith.org.. 2021. 3. 25. [Andres Mendez-Vazquez] 04 Analysis of Algorithms - Intro to Support Vector machines (ML 4 Data Mining) - 알고리즘 - 서포트 벡터 머신 An introduction to support vector machines from Andres Mendez-Vazquez 2016. 8. 4. 이전 1 다음
