機器學習第十三章——支持向量機

  優化目標 在邏輯迴歸中，我們的預測函數爲： 對於每一個樣本 (x,y) 而言（注意是每一個），其代價函數爲： 那麼當 y=1 的時候，  ，其代價函數的圖像入左下圖所示。 當 y=0 的時候，  ，其代價函數的圖像入右下圖所示。 其中是一個常數可以去掉，因爲對於代價函數求最小值，然後去參數沒有影響，然後我們將帶入cost（）； 對於支持向量機而言，  的時候：  的時候：   當 y=1 時，

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