서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine

서포트 벡터 머신(SVM)은 지도 학습 알고리즘으로, 분류 문제를 해결하는 데 널리 사용됩니다. 이 알고리즘은 데이터를 고차원 공간에 매핑하여 최적의 경계선을 찾아 분류를 수행합니다. SVM은 특히 복잡한 데이터 분포에 강한 성능을 보여주며, 과적합을 방지하는 강력한 규제 기능을 갖추고 있습니다. 또한, 다양한 커널 함수를 통해 비선형 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 SVM의 기본 원리와 활용 방법을 자세히 살펴보겠습니다.