机器学习第五回——支持向量机SVM
一.SVM代价函数与图形 关于如何得到决策边界 当C很大时，拟合效果未必很好，会被异常数据影响 二.两个向量内积 转化为P*θ的范式形式 支持向量机产生大间隔的原因 三.核函数（kernel） （1）使用fx替代x的多项式 （2）核函数的构造过程 相似度函数=核函数=高斯核函数 （3）核函数中关于欧式距离的讨论 （4）核函数绘制边界的雏形 （5）参数对SVM的影响 （6）不同情况下使用不同的算法
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