[패스트캠퍼스 수강 후기] R 인강 100% 환급 챌린지 39차 미션

[패스트캠퍼스 수강 후기] R 인강 100% 환급 챌린지 39차 미션

 

패스트캠퍼스의 강의 중, 프로젝트와 함께 배우는 R 데이터 분석 올인원 패키지 Online를 수강하고 있습니다.

https://bit.ly/2DKMGNx 

내용을 복습도 할 겸, 미션에도 참가할 겸, 블로그에 매일 매일 정리해 보게 되었습니다.

 

오늘은 39회차 미션!

Part 2) [R로 하는 데이터 분석] 데이터 분석 기본기 익히기

1. 24. Ch 06. Support Vector Machine (SVM) - 01. SVM의 개념 이해 - 1

2. 25. Ch 06. Support Vector Machine (SVM) - 02. SVM의 개념 이해 - 2

 

1. 24. Ch 06. Support Vector Machine (SVM) - 01. SVM의 개념 이해 - 1

1. Support Vector Machine

1. 벡터를 이용하는 것임.

2. 이 벡터를 support vector라고 부름

3. 따라서 벡터를 이해해야 함.

2. 

1. 이게 일반적으로 나누는 개념

3. SVM에서는 아래와 같이 표현

1. 

1. 중심선과 경계선..

2. 중심선과 경계선 사이의 영역을 여백 (마진 -margin)이라고 부름

3. w벡터는 중심선에 수직인 벡터임.

1. 즉, w벡터를 알면 중심선을 구할 수 있음

2. SVM에서는 w벡터를 어떻게 구하는 지가 제일 중요.

2. 벡터의 내적과 정사영을 소개

1. dot product

2. projection

3. 

2. 25. Ch 06. Support Vector Machine (SVM) - 02. SVM의 개념 이해 - 2

1. 내적값을 이용하여 어느 영역에 있는 지 판별 가능

1. 

2. x벡터와 w벡터를 내적한 값을 이용하여 판단

1. 

1. 결정조건에서

1. b = -c (우항을 0으로 놓기 위해 변환한 것)

2. 경계선을 각각 1과 -1이라고 표현

1. 

3. +영역에 있는 벡터를 x+, -영역에 있는 벡터는 x-라고 표현

1. 

4. 제약식이 2개 있는 걸 하나로 표현하기 위해서 Yi를 도입

1. 

5. 이 때, 영역이 넓을 수록, 분류가 잘 된 것이라고 볼 수 있음

1. 이를 너비 (width)라고 하자

2. 이 너비를 아래 식과 같이 표현하고, 이로부터 이 너비를 최소화하는 식을 유도

3. 

6. 결국 너비는 w로 표현됨

1. 

7. 즉, 너비를 최대화 하려면 ||w||를 최소화 하는 것

1. 이로부터 식을 계속 유도하면 결국 다음과 같이 됨

2. 

8. 너비를 최대화 해야 하고, 이는 다시 말해 벡터w 자기 자신과의 내적값을 최소화하는 것

9. 이것이 바로 학습의 목적!

 

 

SVM의 기본 컨셉만 이해하자.

수학식을 굳이 이해할 필요는 없을 듯