吳恩達《機器學習》課程總結（12）支持向量機

12.1目標優化 （1）以下是邏輯迴歸以及單個樣本的代價函數 （2）首先將使用上圖中紫色的線（稱爲cost1或者cost0）的代替曲線，然後將樣本數m去掉，最後將C代替1/λ（可以這麼理解，但不完全是），從而實現邏輯迴歸的代價函數到SVM的轉換。 （3）SVM的輸出將不再是邏輯迴歸的概率，而就是0或者1： 12.2大邊界的直觀理解 （1）首先對z的要求更加嚴格了，在邏輯迴歸中只要求大於或小於零，，

>>阅读原文<<