機器學習---第七講支持向量機

【1.支持向量機SVM】 1）回憶邏輯迴歸 2）構建新的代價函數 3）構建支持向量機 替換成cost1（z）和cost0（z） 刪去常量m，不會影響最小值 邏輯迴歸：A+λB                  設置不同的λ值，達到最小化J的效果（λ大，給B很大權重） 支持向量機：CA+B（C小，給B很大權重） 4）假設函數        支持向量機會直接預測假設函數爲1還是0 【2.大間距分類器

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