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[모델 알고리즘] 서포트 벡터 머신 - SVM 회귀
◈ '서포프 벡터 머신' 목차 ◈ 1. 선형 SVM 분류 2. 비선형 SVM 분류 3. SVM 회귀 SVM 회귀 알고리즘에 대해 이해하고, 사이킷런을 통해 선형 SVM 모델과 비선형 SVM 모델 구현하는 방법에 대해 살펴보자. 4. SVM 이론 1. SVM 회귀 알고리즘 SVM 알고리즘은 다목적으로 사용이 가능하다. 선형, 비선형 분류 뿐 아니라 선형, 비선형 회귀에도 사용할 수 있다. SVM 회귀 문제의 목표는 SVM 분류 문제의 목표와 정반대이다. 제한된 마진 오류 (즉, 도로 밖의 샘플) 내에, 가능한 많은 샘플이 도로 안에 들어가도록 학습한다. 도로 폭은 epsilon 으로 조절한다. SVM 회귀에서는 훈련 샘플이 마진 안에 추가되어도 모델 예측에는 영향이 없다. 이를 '모델이 epsilon에 민..
Machine Learning/2. 지도 학습 알고리즘
2021. 8. 9. 02:05