가우시안 커널

[기계학습] Kernel Support Vector Machines ( KSVMs , 커널 서포트 벡터 머신)

SVM 은 직선을 그어 그 직선을 결정 경계로 데이터를 분류하는 알고리즘이다. 하지만 직선만 사용하면 이런 데이터는 어떻게 분류할 수 있을까? 직선으로는 불가능하다. 하지만 여기서 특성을 하나 추가해주어 3차원으로 바꾸면 이 문제를 해결할 수 있다. 두 번째 특성을 제곱한 특성1 ** 2를 새로운 특성으로 추가해 입력 특성을 확장합니다 (특성 0, 특성 1, 특성 1 ** 2)의 3차원 데이터 포인트로 표현됩니다. 이제 3차원 공간에서 평면을 사용해 두 클래스를 구분할 수 있습니다. 이 상태를 다시 2차원으로 투영해보면 더 이상 선형이 아나라 , 직선보다 타원에 가까운 모습을 확인할 수 있습니다. 위에서 특성의 제곱을 한 값을 새로운 특성으로 사용하여 차원을 늘렸고 그것으로 문제를 해결했습니다. 하지만 ..