모두를 위한 머신러닝 11주차 5차시 - SVM 적용하기

 

미리 정의할 것 ! - C,  커널의 종류 

 

커널이 없다 == 리니어 커널 == 입력과 출력이 동일하다. 

f == x 

1과 크거나 같다 == 1, 아니다 == 0

 

 

커널을 사용할 때는 특징값 스케일링이 필수적이다!

큰 값에 지배되기 쉽다. 

유사한 값으로 만들어서 영향을 비슷하게 만들자

 

커널이 될 수 있는 조건을 만족하는 함수를 사용해야 된다. - Mercer's theprem

 

 

 

라이브러리는 다양하다!

 

 

 

다중 분류 문제에서도 사용 가능하다!

다대 1? or 다른 패키지 사용하기

 

SVM을 k개 구현하기!

 

특징이 많은 경우 로지스틱 회귀를 적용한다.

 

 

n이 작고, m이 큰 경우 !!- 데이터가 큰 경우 -> 특징값의 개수를 늘린다.

logistic 회귀와 커널 없는 svm은 비슷하다.

DNN은 학습하는데, 연산하는데 시간이 오래 걸린다.