0.개요 앞서, Support Vector Machine은 다음과 같은 제약식이 있는 최적화 문제를 라그랑주 문제로 풀었다. $$\text {max}\quad L_D(\alpha_i)=\sum^n_{i=1}\alpha_i - \frac {1}{2}\sum^n_{i=1}\sum^n_{j=1}\alpha_{i}\alpha_{j} y_i y_j x^{T}_ix_j$$ $$\text {subject to} \quad \sum^n_{i=1}\alpha_i y_i = 0, \ 0 \leq \alpha_i \leq C, \quad i = 1, \dots , n $$ 그러나 분류모델로 선형 SVM을 가정했을 때 soft margin을 사용해 어느 정도 오분류를 허용하더라도 다음과 같은 input space에서 데이터를..
