모두를 위한 머신러닝 11주차 퀴즈

SVM에 관한 다음 설명 중에서 올바른 것을 모두 고르시오.

하나 이상을 선택하세요.

두 벡터 사이의 각도가 90°−270° 범위에 있으면 내적은 음수가 된다

두 벡터 사이의 각도가 90°−270° 범위에 있으면 내적은 양수가 된다

SVM에서 가중치 벡터에 대한 데이터의 투영이 클수록 비용 함수 값은 더 커진다

SVM에서 가중치 벡터에 대한 데이터 투영이 클수록 비용 함수 값은 더 작아진다

내적에서 반대 방향 (90 ~ 270도)는 음수가 된다!, 아까 가중치 벡터는 투영된 데이터와 반비례 하므로 투영된 데이터가 커지면 가중치 벡터는 작아지고, 비용함수는 작아진다!

SVM에 관한 다음 설명 중에서 올바른 것을 모두 고르시오.
하나 이상을 선택하세요.

1. 두 벡터 사이의 각도가 90°−270° 범위에 있으면 내적은 음수가 된다
2. 두 벡터 사이의 각도가 90°−270° 범위에 있으면 내적은 양수가 된다
3. SVM에서 가중치 벡터에 대한 데이터의 투영이 클수록 비용 함수 값은 더 커진다
4. SVM에서 가중치 벡터에 대한 데이터 투영이 클수록 비용 함수 값은 더 작아진다

정답:

1. 두 벡터 사이의 각도가 90°−270° 범위에 있으면 내적은 음수가 된다
2. SVM에서 가중치 벡터에 대한 데이터 투영이 클수록 비용 함수 값은 더 작아진다

설명:

1. 두 벡터 사이의 각도가 90°−270° 범위에 있으면 내적은 음수가 된다
   • 두 벡터 사이의 각도가 90도에서 270도 사이에 있으면, 이들의 내적은 음수가 됩니다. 이는 기본적인 벡터 내적의 성질입니다.
2. SVM에서 가중치 벡터에 대한 데이터 투영이 클수록 비용 함수 값은 더 작아진다
   • SVM의 목표는 데이터 포인트가 결정 경계에서 최대한 멀리 떨어지도록 하는 것입니다. 이는 가중치 벡터에 대한 데이터 투영이 클수록 경계에서 멀리 떨어진다는 것을 의미하며, 이 경우 비용 함수 값은 더 작아집니다.

두 벡터 사이의 각도가 90-270 범위에 있을 때 벡터 내적은 음수가 됨.

SVM에서 가중치 벡터에 대한 데이터의 투영(projection)이 크면, 가중치 벡터와 데이터가 서로 유사하다는 의미이므로, 비용 함수값은 더 작아짐.

The correct answers are: 두 벡터 사이의 각도가 90°−270° 범위에 있으면 내적은 음수가 된다, SVM에서 가중치 벡터에 대한 데이터 투영이 클수록 비용 함수 값은 더 작아진다

 

아래 설명의 빈칸에 들어갈 적절한 숫자를 고르시오:

“가우시안 커널을 사용하였을 때, 데이터 𝒙가 랜드마크에 가까우면 특징값은 ________에 가깝고,
  데이터 𝒙가 랜드마크에서 멀리 떨어지면 특징값은 ________에 가깝게 된다.”

하나를 선택하세요.

0, 0

0, 1

1, 0

1, 1

가까워지면 1, 멀어지면 0!

가우시안 커널을 사용하였을 때, 데이터 ( \mathbf{x} )가 랜드마크에 가까우면 특징값은 ____에 가깝고,
데이터 ( \mathbf{x} )가 랜드마크에서 멀리 떨어지면 특징값은 ____에 가깝게 된다.

하나를 선택하세요.

0, 0
0, 1
1, 0
1, 1

정답:

1, 0

 

가우시안 함수는 중심 부분의 값이 크고, 중심에서 멀어질수록 작은 값을 가지므로, 데이터가 랜드마크에 가까우면 가우시안 함수의 중심 부분에 위치하게 되므로 1에 가까운 값을 가지며, 데이터가 랜드마크에서 멀리 떨어지면 가우시안 함수의 중심에서 멀어지므로 0에 가까운 값을 가지게 됨.

정답 : 1, 0