SVM 기본 성질과 특성 클래스 사이에 가장 넓은 마진을 가지는 분류기를 찾는 과정 (= large margin clasification). 결정경계는 경계에 위치한 샘플에 의해 전적으로 결정 : 이 샘플이 서포트 벡터 SV. 마진 밖에 위치한 훈련 샘플은 결정 경계에 영향을 주지 않음. 스케일에 민감 : 스케일링에 따라 SV 의 개수가 달라질 수 있고, 마진의 폭이 달라질 수 있으며, 결정경계의 기울기가 달라진다. 구분 하드 마진 분류 모든 샘플이 마진 영역 밖에 위치. 이상치에 민감 하드 마진 분류가 불가능 할 수 있다. 일반화가 어려운 결정경계가 성립할 수 있다. 소프트 마진 분류 마진의 크기와 마진오류의 트레이드 오프. 마진 오류가 있더라도 일반화가 쉬운 적절한 결정 경계를 구함. "최적 해"를 ..