선형 SVM 분류기의 일반화 능력 ②보다 ③이 여백이 더 크다. 즉 ③이 ②보다 일반화 능력이 뛰어나다. 신경망은 초기값 ①에서 시작하여 ②를 찾 았다면 거기서 멈춘다. 왜? → 여백을 고려하지 않기 때문임 SVM은 ③을 찾는다. 초평면의 수학적 특성 h = 점과 선의 거리를 뜻함 (아래 그림 참고) d(x) = 2(x1) + (x2) - 4 =0일 때, 여백이란? 여백은 직선(1)에서 가장 가까운 샘플까지 거리의 두 배로 정의함 (2s) 가장 가까운 샘플을 서포트 벡터(S.V)라 부름 여백 공식 Q. |d(x)|가 왜 1이 되는 가? A. 정규화 시켜서 거리를 1로 만들기 때문임 1. 선형분리 가능한 상황 여백 최대화(선형분리 가능한 상황) 아래와 같이 더 간단히 표현할 수 있음 위의..
