귀퉁이 서재

sklearn을 활용하여 서포트 벡터 머신(SVM) 실습을 해보겠습니다. 코드 및 데이터는 제 깃헙에 모두 있습니다. 본 포스트의 내용은 OpenCV의 글을 정리한 것입니다. (Reference1) Linearly Separable Data without Noise 먼저 가장 단순한 케이스를 봅시다. Noise가 전혀 없어 아주 깔끔하게 선형 구분이 가능한 데이터입니다. 맨 왼쪽은 전체 데이터, 가운데는 Training Data, 오른쪽은 Test Data입니다. 전체 데이터를 80:20 비율로 Training Data, Test Data로 나눈 겁니다. Noise가 없고 딱 봐도 두 데이터를 선형(직선)으로 구분할 수 있습니다. SVM Classfier로 위 데이터를 구분하는 Decision Bound..