吴恩达机器学习SVM

核函数   为了获得上图所示的判定边界，我们的模型可能是  我们可以用一系列的新的特征 f 来替换模型中的每一项。例如令 得到 hθ(x)=f1+f2+...+fn。然而，除了对原有的特征进行组合以外，有没有更好的方法来 构造 f1,f2,f3？我们可以利用核函数来计算出新的特征。  高斯核函数 为实例 x 中所有特征与地标 l(1)之间的距离的和。 我们通常是根据训练集的数量选择地标的数量，即如

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