SVM   Support Vector Machine   서포트 벡터 머신

1. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM)

  ㅇ 데이터 분포를 분류하는/나누는 기준을 결정하는 것
     - 데이터를 분류할 때, 서로 다른 클래스의 데이터 포인트들을 가장 잘 분리하는,
       최적의 초평면을 찾는 알고리즘
        . 분류 오류율의 최소화가 아닌, 집단 간 여백의 최대화를 목적으로 설계됨

  ㅇ 특징
     - 분류와 회귀 문제 모두에서 사용 가능
        . 선형 또는 비선형 분류, 회귀, 심지어 새로운 데이터의 탐지까지 수행 가능 
     - 작은 규모에서 중간 규모의 비선형 데이터셋(즉, 수백에서 수천 개의 인스턴스)에 특히 효과적
     - 주로, 분류 작업에서 뛰어난 성능을 발휘
     - 그러나, 대규모 데이터셋에는 잘 확장되지 않는 경향

  ㅇ 지도 학습 모델 중 하나