지원 벡터 머신(SVM)은 무엇을 의미하나요?

최근에는 스스로 기계 학습을 하고 있는데, reddit에 Please explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 year old라는 글을 봤는데, 한 마디만 칭찬!

• #### “SVM”는 무엇인가?

지원 벡터 기계 (SVM)

물론, 먼저 위키를 살펴봅시다. Support Vector Machines are learning models used for classification: which individuals in a population belong where? So… how do SVM and the mysterious “kernel” work?

그리고, 이 이야기는 다음과 같습니다.

오래 전의 밸런타인데이날, 대웅은 그의 연인을 구하려고 했지만, 악마는 그와 게임을 했다.

악마는 테이블에 두 가지 색의 공을 정기적으로 놓은 것처럼 보이며, “당신은 그들을 막대기로 분리 할 수 있습니까?”

“그렇게 버린 게 왜 좋을까요?”

그리고 악마는 테이블에 더 많은 공을 넣고, 한 공이 틀린 캠프에 있는 것처럼 보였다.

SVM은 막대기를 가장 좋은 위치로 배치하여 막대기 양쪽에서 최대한 많은 공간을 확보하는 것입니다.

이제 악마가 더 많은 공을 던지더라도, 막대기는 여전히 좋은 경계선이다.

그 다음, SVM 도구 상자 안에는 또 다른, 더 중요한 트릭이 있다. 악마는 대왕이 트릭을 배웠다는 것을 보고, 대왕에게 새로운 도전을 준다.

이제, 대마왕은 스틱이 없어서 두 개의 공을 잘 분리할 수 있게 됐는데, 이제 어떻게 해야 할까요? 물론 모든 대마왕 영화에서처럼 대마왕의 테이블에 한 번의 타격으로 공이 날아갑니다. 그리고, 대마왕의 힘으로, 대마왕은 종이 한 장을 잡고 두 개의 공의 중간에 넣습니다.

이제, 악마의 관점에서 볼 때, 이 공들은 마치 곡선으로 분리된 것처럼 보입니다.

그리고 지루한 어른들은 그 공을 데이터라고 부르고, 막대를 분류기라고 부르고, 최대 간격 트릭을 최적화라고 부르고, 랩탑을 커널링이라고 부르고, 그 종이를 하이퍼플레인이라고 부르죠.

데모 비디오

참고:

• Please explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 year old. : MachineLearning

• Support Vector Machines explained well

• https://www.youtube.com/watch?v=3liCbRZPrZA

• “그건 정말 중요해요”.

• #### 한 올리버의 답변

SVM는 무엇인가?

SVM (support vector machine) 는 Classification의 범주에 속하는 Supervised Learning 알고리즘이다. 데이터 채굴의 응용에서는 unsupervised Clustering와 대응하고 구별한다. 기계학습 (Machine Learning), 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 및 데이터 마이닝 (Data Mining) 등에 널리 사용된다. SVM은 대략 그림 1과 같이 작동합니다.

만약 우리가 3개의 8개의 선을 가지고, 정심경과 공심경을 두 가지로 나누고 싶다고 가정해 봅시다. 그래서 이 작업을 수행할 수 있는 수없이 많은 줄들이 있습니다. SVM에서, 우리는 양쪽의 마진이 가장 큰 최적의 경계선을 찾습니다. 이 경우 가장자리를 두꺼워 만든 몇 개의 데이터 포인트는 support vector라고 불리는데, 이것이 이 분류 알고리즘의 이름의 근원이다.

2 그림처럼 임의의 n차원 또는 무한의 공간으로 확장할 수 있습니다.

We got a bunch of data points in a n- dimensional to infinite-dimensional space, Then one can always find a optimal hyperplane which is always in the n-1 dimension.

마지막으로, 통계 방향: 지원 벡터 기계 (SVM) wiki：Support vector machine 교육 과정: columbia.edu의 페이지 그리고 멋진 영상도 있습니다. http://youtu.be/3liCbRZPrZA

이 글의 제목은 “미국”입니다.