회귀 분석을 위해서 사용할 수도 있다.?
SVM은 분류 문제를 해결하기위해 2개의 다른 범주에 속한 데이터 포인트 그룹 사이에 좋은 결정 경계를 찾는다.
마진이 최대가 되는 결정 경계를 찾는다.
데이터를 고차원 표현으로 매핑한다. -->커널기법 사용
새롭게 표현된 공간에서 좋은 결정 초평면을 찾기 위해 새로운 공간에 대응하는 데이터 포인트의 좌표를 실제로 구할 필요가 없다. 새로운 공간에서의 두 데이터 포인트 사이의 거리를 계산할 수만 있으면 된다. 커널 함수(kernel function)을 사용하면 이를 효율적으로 계산 할 수 있다. 커널 함수는 원본 공간에 있는 두 데이터 포인트를 명시적 새로운 표현으로 변환하지 않고 타깃 표현 공간에 위치했을 때의 거리를 매핑해 주는 계산 가능한 연산이다. 커널 함수는 일반적으로 데이터로부터 학습되지 않고 직접 만들어야 합니다. SVM에서 학습되는 것은 분할 초평면 뿐이다
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