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서포트 벡터 머신(SVM)은 강력하고 다재다능한 머신러닝 알고리즘이다. 분류, 회귀, 이상치 탐지 등에 사용될 수 있으며, 특히 복잡한 데이터셋에서 뛰어난 성능을 보인다. 이 글에서는 SVM의 기본적인 개념과 작동 원리, 그리고 간단한 예제를 통해 SVM을 이해하는 것을 목표로 한다.SVM의 핵심 아이디어는 데이터를 분류하는 최적의 초평면(hyperplane)을 찾는 것이다. 최적의 초평면은 데이터 포인트를 가장 잘 분리하면서, 동시에 각 클래스에서 가장 가까운 데이터 포인트와의 거리를 최대화하는 초평면을 의미한다.💡 SVM의 기본 개념SVM은 데이터를 분류하기 위한 결정 경계를 찾는 알고리즘이다. 2차원 공간에서는 직선, 3차원 공간에서는 평면, 그 이상의 차원에서는 초평면(hyperplane)이 결..

선형 분리는 머신러닝에서 매우 중요한 개념 중 하나이다. 이 개념은 데이터가 선형 모델을 사용하여 얼마나 잘 분리될 수 있는지를 나타낸다. 본 포스트에서는 선형 분리의 정의, 조건, 예시, 그리고 실제 머신러닝에서의 활용에 대해 자세히 알아본다.💡 선형 분리의 정의 (Definition of Linear Separability)선형 분리란 주어진 데이터셋이 초평면(hyperplane)에 의해 완벽하게 두 개의 클래스로 나뉠 수 있는 경우를 의미한다. 2차원 공간에서는 직선, 3차원 공간에서는 평면이 초평면의 예시이다. 즉, 데이터를 시각적으로 표현했을 때, 하나의 직선이나 평면으로 두 그룹의 데이터를 명확하게 구분할 수 있다면 그 데이터는 선형 분리가 가능하다고 할 수 있다.✔️ 선형 분리 조건 (Co..