input space -> use linear decision boundaries -> labeled regionsEx) 1~K의 클래스가 존재한다.k번째 클래스를 분류하는 변수, 함수가 fk(x) 라면 fk(x)=bk0+bk^Tx이다. k, l번째 클래스 사이에서 분리 -> fk(x)=fl(x), (bk0-bl0) + (bk-bl)^T x=0 의 affine set, hyperplane이 존재해야 한다. => 이를 위해, x를 특정 클래스로 분류하기 위해서 discriminant function, dk(x) 함수를 이용한다. 위의 식은 x 열벡터와 y 열벡터 사이에서 최적의 계수 행렬인 B를 적합하기 위한 식이다. y_true-y_pred의 제곱의 합이 최소가 되게 하는 B를 찾는 것이므로 MSE를 사..