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机器学习笔记：Support Vector Machine基本知识点1.Linear SVM with Hard Margin2.Linear SVM with Soft Margin3.SVM with Kernel 基本知识点 1.Linear SVM with Hard Margin SVM是一种二元分类器，其基本思想也是基于训练样本找到能够将两类样本分开的划分超平面/决策边界。首先，以线性SVM为例，其模型形式如下： fw,b(x)=wTx+bf_{w,b}(x)=w^Tx+bfw,b​(x)=wT

李宏毅机器学习Lesson2——Logistic Regression实现收入预测数据集介绍加载数据集、标准化定义相关函数交叉验证训练模型（小小地实现了一下损失函数惩罚项中系数的选择） 数据集介绍 数据集来源于Kaggle，是一个美国公民收入的数据集，本次任务的目标是根据多个特征准确区分样本的收入属于哪一个类别（大于50k美元/小于50k美元），从网上下载的数据集中有六个文件 前三个是原始数据集，本次任务使用后三个，这是助教已经根据原始数据集进行一定数据清洗后可以直接拿来建模的数据。 加载数据集、标准化 X