(23.03.18) 이번에 정리한 supervised learning 모델은 k-nn, SVM, decision tree, ensemble, random forest이다. SVM 관련 코드 구현 > svm의 goal: margin이 가장 큰 hyperplane 찾기 1. hard margin svm: 어떠한 data도 margin 내에 들어오지 않도록 하는 경우 margin 내의 데이터가 엄격하게 제한되기 때문에 small noise에도 민감하다. 2. soft margin svm: 일부 data는 margin 내에 들어오도록 허용하는 경우 이때는 margin내에 들어가는 data의 수를 제어하는 변수가 필요한데, 이를 slack이라고 한다. decision tree (결정트리) - classificat..