機器學習第五回——支持向量機SVM
一.SVM代價函數與圖形 關於如何得到決策邊界 當C很大時，擬合效果未必很好，會被異常數據影響 二.兩個向量內積 轉化爲P*θ的範式形式 支持向量機產生大間隔的原因 三.核函數（kernel） （1）使用fx替代x的多項式 （2）核函數的構造過程 相似度函數=核函數=高斯核函數 （3）核函數中關於歐式距離的討論 （4）核函數繪製邊界的雛形 （5）參數對SVM的影響 （6）不同情況下使用不同的算法
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