svm的幾個疑問

支持向量所在的超平面爲何是theta^t * x= -1 和theta^t * x = -1 (有時也寫爲theta^t * x + b = 0的形式，但是把x0總設爲1，b也可以作爲theta的一部分) 李航的《統計學習方法》裏有比較嚴密的推導，可是我看不太懂。但是書裏提到，合頁損失函數和那套推理是等價的，所以可以用吳恩達在《機器學習》課程裏的圖來理解。至於爲什麼等價，請看書。 邏輯迴歸的損失函

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