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https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/05/30/SVM3/
Kernel-SVM · ratsgo's blog
이번 글에서는 서포트 벡터 머신(SVM)의 변형인 Kernel-SVM에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 이 글 역시 고려대 강필성 교수님과 역시 같은 대학의 김성범 교수님 강의를 정리했음을 먼저 밝힙니다. SVM의 일반적인 내용에 대해서는 이곳을, C-SVM에 대해서는 이곳을 참고하시기 바랍니다. 그럼 시작하겠습니다. SVM은 두 범주를 잘 분류하면서 마진(margin)이 최대화된 초평면(hyperplane)을 찾는 기법입니다. 기본적으로 선형분류를 한다는
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