[Machine Learning] SVM : Support Vector Machine

 SVM ? 

• SVM : Support Vector Machine
• SVM은 선을 구성하는 매개변수를 조정해서 요소들을 구분하는 선을 찾고, 이를 기반으로 패턴을 인식하는 방법
• A와 B라는 두가지 패턴을 구분하는 방법을 찾는 것이 패턴 인식의 목표
• A와 B라는 패턴을 벡터로 나타내서 평면 위에 올리고 구분선을 그리게 되는데 이 때 패턴의 경계가 되는 것을 식별평면이라한다.
• 식별평면에서 패턴들과의 거리(마진)를 최대로 만드는 것이 가장 좋은 결과이다.
• 이는 SVM의 특징인 "마진 최대화" 방침.
• SVM을 이용하면 알 수 없는 패턴도 제대로 분류할 확률이 높다. : 일반화 능력(범화 능력)
  

 무작위로 2만 명의 데이터 만들기 - 키, 몸무게, 저체중, 정상, 비만 레이블 활용해 3개의 칼럼을 갖는 CSV 파일 

 SVM에 데이터를 넣어 올바른 레이블을 붙이는지 확인하기.

 데이터 분포 확인하기 - 산포도(scatter) 그리기