Kernel Methods

비선형 데이터가 주어졌을 때 linear model로는 좋은 성능을 얻기 힘듭니다. 이때 사용하는 방법이 Kernel Methods입니다. 비선형인 Input data에 수학적 트릭을 적용하여 linear 모델로 데이터 분석을 할 수 있도록 만들어 주는 기법이 Kernel Methods입니다.

실습시간에는 Linear model에 Kernel을 사용한 Kernel Ridge Regression 모델을 이용해 보았습니다.

이론시간에 Kernel에 사용되는 여러 트릭들의 수학적 알고리즘을 공부했다면, 실습시간에는 이러한 Kernel을 사용할 때 필요한 Hyper Parameter의 값을 직접 조절해보고 어떻게 모델 성능에 영향을 미치는지 확인해 보는 시간을 가집니다. 자신이 사용하는 Kernel에 대한 이해가 바탕이 되어야 Hyper Parameter값을 조절해서 원하는 성능을 가지는 모델을 얻을 수 있습니다.