​ 지도학습과 비지도학습은 머신러닝의 두 가지 주요 패러다임입니다. 이들 간에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. ​ 1. 목표와 지도 데이터의 존재 여부: - 지도학습: 명시적인 목표가 있으며, 레이블된 지도 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 모델은 입력 데이터와 그에 대한 정답 레이블 사이의 관계를 학습하여 예측을 수행할 수 있습니다. - 비지도학습: 명시적인 목표가 없으며, 레이블되지 않은 데이터를 사용하여 숨겨진 구조나 특성을 발견하는 방법입니다. 모델은 데이터의 패턴, 유사성, 군집 등을 파악하고 추론합니다. ​ 2. 데이터의 형태와 사용 방법: - 지도학습: 입력 데이터와 해당하는 출력(레이블) 사이의 관계를 학습하는 방식으로, 데이터에 대한 사전 정보(레이블)가 필요합니다. ..

SVM(Support Vector Machine)은 지도 학습(supervised learning) 알고리즘 중 하나로, 분류(classification)와 회귀(regression) 문제를 해결하는 데 사용됩니다. ​ SVM의 기본 개념은 다음과 같습니다: 1. 데이터를 공간 상에 점으로 표현합니다. 2. 서로 다른 범주(클래스)의 점들을 가장 잘 구분할 수 있는 경계선 (보통 하이퍼플레인이라 불립니다)을 찾습니다. 3. 이 경계선은 서로 다른 범주의 점들과 최대한 멀리 떨어져야 합니다. 이를 마진(margin)이라고 부릅니다. ​ SVM의 핵심 아이디어는 마진을 최대화하는 경계선을 찾는 것입니다. 이러한 경계선은 서포트 벡터라고 불리는 데이터 포인트들에 의해 결정되며, 이 점들이 결국 알고리즘의 이름..