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조금 느려도, 꾸준히

Artificial Intelligence/SVM1

SVM - Quadratic Programming(QP) & Kernel Trick # 선형 SVM 분류 모형 가중치 벡터

$\mathrm{w}$ , 편향

$\mathrm{x}$ 에

$\mathrm{w}$ 을 점곱하고

$b$ 를 더해 계산한 결과를 토대로 예측

$\hat{y}$ 를 구함

$\mathrm{w}^T \cdot \mathrm{x} + b = w_1 x_1 + \cdots + w_n x_n + b$

$\hat{y} = \begin{cases} 0 & \mathrm{w}^T \cdot \mathrm{x} + b = 0 \end{cases}$ SVM 분류 모형은 제한된 마진 오류 내에서 가장 큰 마진을 갖는

$\mathrm{w}$ 와

$b$ 를 찾아야 한다. 이때 $\math.. 2020. 1. 27.

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