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SVM: Motivation (+)와 (-)의 class를 구분짓기 위해서는 여러 방법을 생각할 수 있습니다. 그러면 어떻게 나눠야 잘 나눴다고 할 수 있을까요? 아마 제일 잘 나눴다고 볼 수 있는 형태는 이런 모습일 것 입니다. 나누는 목적: 데이터 클래스 (class, label) 분류 그렇다면, '잘 나눈다'는 것 == 클래스 사이의 딱 중간이 아닐까? 딱 중간 이라면, 서로 다른 클래스 간에 **'거리가 최대'**가 되게 하는 것 정리해보면, SVM에서 찾고자 하는 decision boundary 는 다른 클래스에 속한 데이터들 간에 '거리가 최대'가 되게 하는 boundary라 볼 수 있게 되고,이 때 boundary를 **'Max margin'**이라 합니다. 이 boundary는 두 개의 경..