[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 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 ==
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