SVM 알고리즘 이해: 최적의 결정 경계를 찾는 지도 학습 방법
각 머신러닝 알고리즘은 데이터를 바라보는 시각이 다릅니다. KNN은 "누구와 비슷한가"에 주목하고, 결정 트리는 조건을 단계적으로 따지며, 랜덤 포레스트는 여러 트리의 투표 결과를 따르고, GBDT는 이전 모델의 오차를 수정해 나갑니다.
SVM(Support Vector Machine)은 이들과 확연히 다른 접근 방식을 취합니다. SVM은 다수결이나 분기 구조에 크게 신경 쓰지 않습니 ...
7월 8일 23:48에 게시됨