支持向量機二-機器學習（machine learning）筆記（Andrew Ng）
支持向量機 核函數一 核函數二 怎麼選取標記點 如何選擇參數C 使用SVM 支持向量機 核函數一 爲了使用SVM構造複雜的非線性分類器，我們使用核（kernel）這個概念。 我們先從一個非線性分類案例入手： 我們使用f1，f2，f3…來表示特徵x1，x2，x1x2…，得到theta0+theta1f1+theta2f2+theta3x3+… l是x對應的標記。在座標軸上取三個x，對應三個l，構造特
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