SVM은 지도 학습 알고리즘으로, 주로 분류(classification) 문제에 사용됩니다. SVM은 기존의 분류방법들과 기본원리가 크게 다르다.신경망을 포함하여 기존의 방법들은 분류 '오류율을 최소화'하려는 목적으로 설계되었다.하지만 SVM은 한 발짝 더 나아가 두 부류 사이에 존재하는 '여백을 최대화'하려는 목적으로 설계되었다.좀 더 구체적으로 SVM에 대해 알아보자. SVM의 목표는분류 문제에서 데이터를 최대한 분리하는 최적의 초평면(hyperplane)을 찾는 것이다.이 초평면은 두 개의 클래스 사이의 마진을 최대화하는 것을 목표로 한다.마진은, 초평면과 가장 가까운 데이터 포인트(서포트 벡터) 간의 거리를 의미한다.SVM은 기본적으로 선형 분류 문제에 사용되지만, 커널 트릭(kernel tric..