Gaussian Kernel2 31. SVM (Support Vector Machine) 사용하기 SVM을 사용할때 선택해야 하는 내용이 두가지 있습니다.하나는 prarmeter C를 선택해야 하고 또 하나는 kernel을 선택해야 합니다. 커널이 없는 경우는 linear kernel이라고 하며 이것은 f 함수(similarity function)을 사용하지 않고 x features 를 사용하는 것입니다. 주로 n 이 크고 m이 작은 즉 features는 많은데 dataset 사이즈가 적은 경우에 사용이 됩니다.그리고 우리가 배운 Gaussian kernel을 사용하는 경우에는 앞에서 배운것처럼 아래 그림의 하단 공식과 같이 표현이 가능하며 이때에는 sigma^2 값을 선택해야 합니다. 이것은 n 이 작고 m 이 큰 non-linear 에서 유용하게 사용이 됩니다. SVM에서 Kernel functi.. 2016. 8. 15. 30. SVM (Support Vector Machine) - Kernel에 대하여 Kernel이번에는 non-linear 에 대해서 알아보겠습니다. 아래 그림과 같이 dataset이 있고 h 함수가 오른쪽 공식과 같습니다. x 에 대한 다항식을 f로 치환하면 아래쪽의 함수와 같이 나타낼 수 있었습니다. 여기서 f를 어떻게 하면 잘 선택을 할 수 있을지에 대해서 살펴보려고 합니다. 임의로 세개의 점을 아래 그래프와 같이 지정을 해보겠습니다. 이 점들을 l 이라고 표현하고 landmarks라고 읽습니다. 어떠한 data x에 대해서 f를 x, l에 대한 similarity(유사성)의 함수라고 하겠습니다. 이것은 또 수학적으로 표현을 하면 다음과 같이 됩니다.exp(- (|| x - l1 ||^2 ) / 2σ^2)이것의 의미는 x와 l1과의 euclidean distance 값에 제곱을 s.. 2016. 8. 14. 이전 1 다음
