hyperplane 예문

예문

1. Consequently, nonlinear SVM operates in the transformed predictor space to find a separating hyperplane.
   그 결과, 비선형 SVM은 변환된 예측 변수 공간에서 동작하여 분리 초평면을 찾습니다.
2. Nonlinear SVM works in a transformed predictor space to find an optimal, separating hyperplane.
   비선형 SVM 은 변환된 예측 변수 공간에서 동작하여 최적의 분리 초평면을 찾습니다.
3. The SVM binary classification algorithm searches for an optimal hyperplane that separates the data into two classes.
   SVM 이진 분류 알고리즘은 두 클래스로 데이터를 분리하는 최적의 초평면을 검색합니다.