[機器學習]談談對向量機和核函數的理解

1.在logistic迴歸中，如果預測y=1，我們希望hθ(x)接近1，θ的轉置x遠大於1 如果預測y=1時同理，我們希望hθ(x)接近0，θ的轉置x遠小於1 2 觀察logistic迴歸的代價函數。 爲了使代價函數最小，我們需要找到圖像上縱座標較小的點作爲分界點。 圖中找的是Z=1 ,Z=-1，兩個點。 當Z>=1時，代價函數的值爲0，在進行預測時，如果Y=1時，通過優化函數求θ，使θ的轉置x的

>>阅读原文<<