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贝叶斯分类器Bayesian Classifier在一个分类的任务中，假设所有的相关概率已知，那么所谓的贝叶斯分类器就是利用这些已知的概率和分类误判误差来选择最优的类别。以多分类为例，来说明一下它的推导过程。

支持向量机SVM(Support Vector Machine)是机器学习领域里面非常重要的算法之一，其良好的分类效果相信每个学习机器学习的都不会轻易错过。学习SVM已经有一段时间了，从刚开始的一脸懵逼到现在的若有所思，相信刚开始学习它的人多多少少会和我一样有些困惑。现将关于SVM的相关知识做个梳理，以备后面回顾要点，也希望能给初学者提供点方便。 线性可分支持向量 支持向量和最大间隔理论

逻辑回归（Logistic Regression）在逻辑回归里，使用sigmoid函数进行预测，sigmoid函数的表达如下： g（x）=11+e−xg（x）=11+e−xg（x）= \frac{1}{1+e^{-x}}因此，在进行预测的时候，我们用hθ(x)hθ(x)h_\theta(x) 表示预测的结果。hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTxhθ(x)=g(θTx)=11+e−θTx...