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[머신러닝스터디/2016]
[머신러닝스터디/2016/목차]
== 내용 ==* [https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine SVM]; Support Vector Machine
* Also known as Large Margin Classification
* 클러스터를 나눌 때 가장 큰 마진을 가지는 hyperplane 을 찾는다. [https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine#/media/File:Svm_max_sep_hyperplane_with_margin.png 참고]
* Kernel
* Kernel method
* similarity function
* 데이터들의 유사도 계산의 편이를 위해 dimension을 변형한다.
* 종류
* gaussian function
* Deep Learning과의 차이점
* Deep Learning은 SVM과 달리 kernel trick이 필요하지 않다.
== 다음 시간에는 ==== 더 보기 ==
