吳恩達機器學習筆記——支持向量機

對應吳恩達機器學習網易雲課程第13章的內容。 在監督學習方面，與神經網絡和邏輯迴歸相比，支持向量機在學習複雜的非線性方程時有很大的優勢。 SVM優化目標   支持向量機的優化目標：支持向量機的優化目標表達式是從邏輯迴歸改進而來的。在cost函數中，在y=0和y=1時使用兩條直線來代替曲線，分別得到的兩個表達式我們定爲和。進而我們將最小值表達式乘m，使用新的權重表示變量C代替原有的。得到SVM的優化

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