svm的几个疑问

支持向量所在的超平面为何是theta^t * x= -1 和theta^t * x = -1 (有时也写为theta^t * x + b = 0的形式，但是把x0总设为1，b也可以作为theta的一部分) 李航的《统计学习方法》里有比较严密的推导，可是我看不太懂。但是书里提到，合页损失函数和那套推理是等价的，所以可以用吴恩达在《机器学习》课程里的图来理解。至于为什么等价，请看书。 逻辑回归的损失函

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