힌지 손실(Hinge Loss) 완벽 이해 — SVM 최대 마진 분류의 손실 함수 원리
손실 함수는 예측이 실제값에서 얼마나 벗어났는지를 측정한다. 서포트 벡터 머신(SVM)의 최대 마진 분류에 쓰이는 힌지 손실이 분류 정확성과 결정 경계까지의 거리를 함께 따지는 원리를 그림과 수식으로 풀어 정리했다.
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SVM 최신 뉴스와 핵심 해설
SVM 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
서포트 벡터 머신(SVM) 쉽게 이해하기: 최대 마진·소프트 마진·커널 트릭까지 단계별 정리
StatQuest의 설명을 따라 최대 마진 분류기의 이상치 약점, 오분류를 허용하는 서포트 벡터 분류기, 그리고 커널 트릭으로 고차원에서 경계를 찾는 서포트 벡터 머신까지의 흐름을 예시와 함께 단계별로 정리했다.
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