머신러닝스터디/2016/2016 07 16: Difference between revisions

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SVM; Support Vector Machine
- Also known as Large Margin Classification
- 클러스터를 나눌 때 가장 큰 마진을 가지는 hyperplane 을 찾는다. 참고

Kernel method
- similarity function
- 데이터들의 유사도 계산의 편이를 위해 dimension을 변형한다.
- 종류
- gaussian function

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+[[머신러닝스터디/2016]]
+[[머신러닝스터디/2016/목차]]
 == 내용 ==
+* [https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine SVM]; Support Vector Machine
+** Also known as Large Margin Classification
+** 클러스터를 나눌 때 가장 큰 마진을 가지는 hyperplane 을 찾는다. [https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine#/media/File:Svm_max_sep_hyperplane_with_margin.png 참고]
+* Kernel method
+** similarity function
+** 데이터들의 유사도 계산의 편이를 위해 dimension을 변형한다.
+** 종류
+** gaussian function
+* Deep Learning과의 차이점
+** Deep Learning은 SVM과 달리 kernel trick이 필요하지 않다.
 == 다음 시간에는 ==
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