김의중의 티스토리

1. 서포트 벡터 머신의 근본 아이디어는 무엇일까? - 클래스 사이에 가능한 가장 넓은 '도로'를 내는 것이다. 다시 말해 두 클래스를 구분하는 결정 경계와 샘플 사이의 마진을 가능한 한 가장 크게 하는 것이 목적이다. 따라서 클래스를 완벽하게 나누는 것과 가장 넓은 도로를 만드는 것 사이에 절충안을 찾아야 한다. 또 하나의 아이디어는 비선형 데이터셋에서 훈련할 때 커널 함수를 사용하는 것이다. 2. 서포트 벡터는 SVM이 훈련된 후에 경계를 포함해 도로에 놓인 어떤 샘플이다. 결정 경계는 전적으로 서포트 벡터에 의해 결정된다. 이외의 다른 샘플은 결정경계에 어떠한 영향도 줄 수 없다. 예측을 계산할 때는 전체 훈련 세트가 아니라 서포트 벡터만 관여한다. 3. 가장 넓은 도로를 내기 위한 목적을 이루려면..

PART 1 CHAPTER 1 첫째주 6.28 ~ 7.4 CHAPTER 2 첫째주 CHAPTER 3 둘째주 7.5 ~ 7.11 CHAPTER 4 둘째주 CHAPTER 5 셋째주 7.12 ~ 7.18 CHAPTER 6 셋째주 CHAPTER 7 넷째주 7.19 ~ 7.25 CHAPTER 8 넷째주 CHAPTER 9 다섯째 주 + PART 1 복습 7.26 ~ 7. 31 PART 2 CHAPTER 10 CHAPTER 11 CHAPTER 12 CHAPTER 13 CHAPTER 14 CHAPTER 15 CHAPTER 16 CHAPTER 17 CHAPTER 18 CHAPTER 19

5만원짜리. 더럽게 비싸지만 더럽게 공부많이 하자.