서포트 벡터 머신(SVM)은 매우 강력하고 선형이나 비선형 분류, 회귀, 이상치 탐색에도 사용할 수 있는 다목적 머신러닝 모델이다. SVM은 특히 복잡한 분류 문제에 잘 들어맞으며 작거나 중간 크기의 데이터셋에 적합하다. 다음 그림은 앞에서 소개한 붓꽃 데이터셋의 일부를 나타냈다. 두 클래스가 직선으로 확실히 잘 나뉘어 있다. 왼쪽 두 선은 분류를 잘 할 수 있지만 결정 경계가 샘플에 너무 가까워 새로운 샘플에 대해서는 아마 잘 작동하지 못할 것이다. 오른쪽 그래프에 있는 실선은 SVM 분류기의 결정 경계이다. 이 직선은 두 개의 클래스를 나누고 있을 뿐만 아니라 제일 가까운 훈련 샘플로부터 가능한 멀리 떨어져 있다. SVM 분류기를 클래스 사이에 가장 폭이 넓은 도로를 찾는 것으로 생각할 수 있다. 그..
