斯坦福大學公開課機器學習課程（Andrew Ng）八順序最小優化算法
課程概要： 1.核技法 2.軟間隔分類器 3.SVM求解的序列最小化算法(SMO) 4.SVM應用 一.核技法 回憶一下上篇中得到的簡化的最優問題，，#1： 定義函數ϕ(x)爲向量之間的映射，一般是從低維映射到高維，比如在前面筆記中提到的房價和麪積的關係問題中，可以定義ϕ爲： 這樣，就可以將#1 問題中目標函數中的內積的形式 這樣就達到了將低維空間上的數據映射到高維空間上，使數據線性可分的概率變大
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