机器学习第五回——支持向量机SVM

一.SVM代价函数与图形

关于如何得到决策边界

当C很大时，拟合效果未必很好，会被异常数据影响

二.两个向量内积

转化为P*θ的范式形式

支持向量机产生大间隔的原因

三.核函数（kernel）

（1）使用fx替代x的多项式

（2）核函数的构造过程

相似度函数=核函数=高斯核函数
（3）核函数中关于欧式距离的讨论

（4）核函数绘制边界的雏形

（5）参数对SVM的影响

（6）不同情况下使用不同的算法