SVM3 [OpenCV] 서포트 벡터 머신 (SVM) References https://docs.opencv.org/ OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신러닝 Contents 서포트 벡터 머신 SVM 클래스 사용 방법 서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine)은 기본적으로 두 개의 클래스로 구성된 데이터를 가장 잘 분리하는 초평면(hyperplane)을 찾는 머신러닝 알고리즘입니다. 여기서 초평면은 두 클래스의 데이터를 분리하는 N차원 공간상의 평면을 의미합니다. [ML] Support Vector Machine(SVM) [ML] Support Vector Machine(SVM) - 참고 문헌 및 사이트 핸즈 온 머신러닝 2nd https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine .. 2022. 5. 11. [ML] Support Vector Machine(SVM) - 참고 문헌 및 사이트 핸즈 온 머신러닝 2nd https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%84%9C%ED%8F%AC%ED%8A%B8_%EB%B2%A1%ED%84%B0_%EB%A8%B8%EC%8B%A0 http://jaejunyoo.blogspot.com/2018/01/support-vector-machine-1.html Coursera의 Machine Learning에서 SVM에 대해서 강의를 들었지만, 조금 부족한 부분이 있어서 따로 더 공부를 해보았습니다. 강의에서 SVM을 설명할 때는 Logistic Regression에서 시작해서 Cost Function으로 hinge loss라는 .. 2020. 8. 26. [Machine Learning] Support Vector Machine 해당 내용은 Andrew Ng 교수님의 Machine Learning 강의(Coursera)를 정리한 내용입니다. 이때까지 여러 종류의 학습 알고리즘에 대해서 알아보았다. Supervised learning에서 대부분의 학습 알고리즘의 성능은 유사하고, 우리에게는 어떤 알고리즘을 선택하느냐가 아니라 학습 알고리즘에 얼마나 많은 data를 적용할 것이냐가 문제가 될 것이다. Logistic Regression이나 Neural Network랑 비교했을때, Support Vector Machine(SVM)은 복잡한 비선형 함수에 대해서 때때로 더욱 명확하고 강력한 학습 알고리즘이 될 수 있다. - Optimization objective SVM을 알아보기 전에 Logistic Regression을 다시 살펴보.. 2020. 8. 22. 이전 1 다음
