SVM

실제로 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)이라는 이름에서 Support Vectors는 결정 경계와 가까이 있는 데이터 포인트들을 의미한다. 이 데이터들이 경계를 정의하는 결정적인 역할을 하는 셈이다.

 

 

 

가운데 실선이 하나 그어져있는데, 이게 바로 ‘결정 경계’가 되겠다. 그리고 그 실선으로부터 검은 테두리가 있는 빨간점 1개, 파란점 2개까지 영역을 두고 점선을 그어놓았다. 점선으로부터 결정 경계까지의 거리가 바로 ‘마진(margin)’이다.

여기서 일단 결론을 하나 얻을 수 있다. 최적의 결정 경계는 마진을 최대화한다.

 

 

대부분의 머신러닝 지도 학습 알고리즘은 학습 데이터 모두를 사용하여 모델을 학습한다. 그런데 SVM에서는 결정 경계를 정의하는 게 결국 서포트 벡터이기 때문에 데이터 포인트 중에서 서포트 벡터만 잘 골라내면 나머지 쓸 데 없는 수많은 데이터 포인트들을 무시할 수 있다. 그래서 매우 빠르다.

 

 

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