9.3 Support Vector Machines

We first discuss a general mechanism for converting a linear classifier into one that produces non-linear decision boundaries. We then introduce the support vector machine, which does this in an automatic way.

378 9. Support Vector Machines

FIGURE 9.8. Left: The observations fall into two classes, with a non-linear boundary between them. Right: The support vector classifier seeks a linear boundary, and consequently performs very poorly.

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Sub-Chapters (하위 목차)

9.3.1 Classification with Non-Linear Decision Boundaries (비선형 결정 경계를 활용한 분류 메커니즘)

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서포트 벡터 분류기가 단순 선형(직선)이었던 반면, 파라미터 공간을 커스텀하여 2차/3차 원뿔 파형으로 파내면서 복잡한 커브 곡면의 판별식을 찾는 니즈를 봅니다.

9.3.2 The Support Vector Machine (커널 트릭 기반 서포트 벡터 머신)

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어마어마한 다항식 공간을 직접 컴퓨터로 내적 연산하지 않고도 커널(Kernel) 함수 기믹만으로 유사 가중치를 동일하게 뽑아내는 컴퓨팅 혁신 트릭 과정을 학습합니다.

9.3.3 An Application to the Heart Disease Data (심장 질환 분류 도메인 적용 사례)

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커널 SVM과 일반 LDA 분류기 등을 실제 심장병 로지스틱 예측 데이터에 동시 피팅하고 비교 테스트 커브 플롯을 렌더링하며 유연도 모델을 검토합니다.