1. SVR(Support Vector Regression)란?


2. SVR의 특징/원리

1) 기본 아이디어

2) 수식

3) 커널 트릭 지원

대표 커널 종류와 특징

kernel 값 의미/특징 적합한 상황
'linear' 선형 커널직선/평면 형태(일반 선형회귀와 동일) 데이터가 대체로 "직선형"일 때
'rbf' 가우시안(Radial Basis Function) 커널가장 널리 사용, "종모양" 거리함수 곡선, 복잡한 패턴, 대부분 상황
'poly' 다항식 커널특정 차수의 다항곡선까지 모델링 가능 곡선, 데이터에 다항관계가 있을 때
'sigmoid' 시그모이드 커널신경망의 은닉층처럼 동작 드물게 사용, 신경망 흉내

4) 이상치에 강함