이번 포스팅에서는 초평면(hyperplane)과 반공간(halfspace)에 대해 알아보겠습니다. 참고문헌: 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬, 장철원 지음 초평면(hyperplane) 초평면은 아래와 같이 $w^Tx=b$를 만족하는 데이터 포인트 $x$의 집합을 말합니다. $$ \left\{x\mid w^Tx=b\right\} $$ 이 때 $w$는 $n$ 차원 가중치 벡터 , $b$는 스칼라 값입니다. 여기서 내적값이 $b$가 아니라 0인 형태로 바꿉니다. $$ \left\{x\mid w^T\left(x-x_0\right)=0\right\} $$ 이 때 $x_0$는 초평면 내 어떤 점이든 괜찮습니다. 두 벡터의 내적값이 0이면 서로 수직이므로, 이를 그림으로 나타내면 위와 같습니다...
