검색 여닫기
검색
메뉴 여닫기
515
223
4
2천
noriwiki
둘러보기
대문
최근 바뀜
임의의 문서로
미디어위키 도움말
특수 문서 목록
파일 올리기
환경 설정 메뉴 여닫기
notifications
개인 메뉴 여닫기
로그인하지 않음
지금 편집한다면 당신의 IP 주소가 공개될 수 있습니다.
user-interface-preferences
한국어
개인 도구
로그인
Support vector machine: 편집 역사
도움말
noriwiki
문서 공유하기
다른 명령
이 문서의 기록 보기
특정판 필터링
펼치기
접기
끝 날짜:
태그
필터:
wikieditor (숨긴 태그)
넘겨주기 대상 변경
넘겨주기 제거
되돌려진 기여
비우기
새 넘겨주기
서버측 업로드
수동 되돌리기
시각 편집
시각 편집: 전환됨
선택 반전
판 보이기
차이 선택: 비교하려는 판의 라디오 버튼을 선택한 다음 엔터나 아래의 버튼을 누르세요.
설명:
(최신)
= 최신 판과 비교,
(이전)
= 이전 판과 비교,
잔글
= 사소한 편집
2023년 2월 24일 (금)
최신
이전
09:09
2023년 2월 24일 (금) 09:09
Ahn9807
토론
기여
6,123 바이트
+6,123
새 문서:
분류: 지도 학습
== 개요 == Perceptron에서 Mediocore문제를 해결하기 위하여 마진이라는 개념을 이용하여 두 집단을 분류하는 방법론을 말한다. == 선형 SVM == 주어진 학습용 데이터 집합 D(N 개의 점으로 이루어진 집합)를 다음과 같이 정의해보자. :<math>\mathcal{D} = \{ (\mathbf{x}_i, y_i)|\mathbf{x}_i \in \mathbb{R}^p, y_i \in \{-1,1\}\}_{i=1}^n</math> 각 <math>\mathbf{x}_i</math> 는 p차원의 실...