吳恩達老師機器學習筆記SVM（二）

今天的部分是利用高斯核函數對分佈稍微複雜一點的數據進行分類 這裏的高斯核函數是構建新的特徵，該特徵是關於到其餘所有樣點的歐式距離。 下面放出代碼： load('ex6data2.mat'); [m n]=size(X); f=zeros(m,m); a=0.005 for i=1:m Xp=X(i,:); Xp=repmat(Xp,m,1); Xp=exp(-sum((Xp

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