서포트 벡터 머신(SVM)은 매우 강력하고 선형이나 비선형 분류, 회귀, 이상치 탐색에도 사용할 수 있는 다목적 머신러닝 모델으로 머신러닝에서 가장 인기 있는 모델이기도 합니다. SVM은 특히 복잡한 분류 문제에 잘 들어맞으며 작거나 중간 크기의 데이터셋에 적합합니다. 서포트 벡터 머신 = 라지 마진 분류SVM의 기본 아이디어는 붓꽃 데이터셋으로 설명할 수 있습니다. 아래는 꽃의 종류인 Iris versicolor와 Iris setosa의 너비가 있습니다.  왼쪽에서 점선은 분류를 잘 못하고 나머지 2개는 완벽해보이지만 결정 경계가 샘플에 너무 가까워 새로운 샘플에는 잘 작동하지 못 할 것 입니다. 반면 오른쪽의 경우 2 직선은 두 개의 클래스를 잘 나누고 있을 뿐만 아니라 제일 가까운 훈련 샘플로부터 ..