서포트 벡터 머신(SVM)에 대해 알아보자

안녕하세요, AI 블로거입니다!👋 오늘은 기계학습의 한 방법론인 '서포트 벡터 머신(SVM)'에 대해 알아보겠습니다.

📚 목차

1. 서포트 벡터 머신이란?
2. 서포트 벡터 머신의 원리
3. Python을 이용한 서포트 벡터 머신 구현

💡 서포트 벡터 머신이란?

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 기계학습의 분야 중 하나인 패턴 인식, 데이터 분석을 위한 지도 학습 모델입니다. 이 알고리즘은 데이터를 분류하거나 회귀 분석하기 위해 사용됩니다.

🎈 서포트 벡터 머신의 원리

서포트 벡터 머신은 주어진 데이터를 바탕으로 두 카테고리를 가장 넓게 구분하는 경계를 찾는 알고리즘입니다. 이렇게 찾은 경계를 바탕으로 새로운 데이터가 어느 카테고리에 속하는지를 판단합니다.

🔨 Python을 이용한 서포트 벡터 머신 구현

이제 Python을 이용해 직접 서포트 벡터 머신을 구현해보겠습니다.

    # 필요한 라이브러리 가져오기
    from sklearn import svm, datasets

    # 데이터 불러오기
    iris = datasets.load_iris()

    # SVM 모델 생성
    svc = svm.SVC(kernel='linear')

    # 모델 학습
    svc.fit(iris.data, iris.target)
    

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이렇게 서포트 벡터 머신에 대해 알아보았습니다. SVM은 두 그룹을 가장 잘 구분하는 경계를 찾는 알고리즘이라는 점을 기억해주세요!🧠

🔜 다음 글 예고

이번에는 서포트 벡터 머신에 대해 알아보았습니다. 다음에는 "결정 트리"에 대해 알아볼 예정입니다. 다음 글에서 만나요!👋

📌 다음 글 예고: 결정 트리에 대해 알아보자