吴恩达机器学习练习6——支持向量机

机器学习练习6——支持向量机 SVMs 代价函数 核函数 可视化数据集 改变惩罚系数C C= 1 C= 1000 SVM with Gaussian 设置适当的C和sigma SVMs 代价函数 支持向量机做的全部事情，就是极小化参数向量θ范数的平方，或者说长度的平方。 内积θ‘ x^((i))而变成了p^((i))⋅∥θ∥。 p^((i))用来表示这是第 i个训练样本在参数向量θ上的投影。 核函

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