커널 서포트 벡터 머신

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1 개요[ | ]

Kernel Support Vector Machine (KSVM)
커널 서포트 벡터 머신
  • 입력 데이터 벡터를 상위 차원 공간에 매핑하여 포지티브 클래스네거티브 클래스 사이의 간격을 최대화하는 것을 목표로 하는 분류 알고리즘
  • 예를 들어 입력 데이터 세트가 특성 100개로 이루어진 분류 문제를 생각해 보자.
  • KSVM은 포지티브 클래스와 네거티브 클래스 사이의 간격을 최대화하기 위해 내부적으로 이러한 특성을 백만차원 공간에 매핑할 수 있다.
  • KSVM은 힌지 손실이라는 손실 함수를 사용한다.

2 같이 보기[ | ]

3 참고[ | ]

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