머신러닝을 하면서 SVM을 데이터 피처 증강에 사용해본 적은 있지만 그 원리에 대해 자세히 공부해본 적이 없었다. 그래서 이번에 따로 공부도 해볼겸 여기에 내용을 정리해보겠다! SVM(Support Vector Machine)은 분류에 사용되는 지도학습 알고리즘으로, 데이터를 가장 잘 구분할 수 있는 결정 경계를 찾는 것이 알고리즘의 목표이다. 여기서 결정 경계를 초명면이라고도 부른다. n 차원의 데이터를 구분짓는 결정 경계(초명면)는 n-1 차원이 된다. (데이터가 2차원이면 직선, 3차원이면 평면, ....) SVM은 결정 경계를 기준으로 마진(결정 경계와 가장 가까운 데이터 포인트 사이의 거리)이 최대가 되도록 하는 결정 경계를 찾는다. 결정 경계와 가장 가까운 데이터 포인트들을 Suppor..
