神经网络.支持向量机(SVM)

《Andrew Ng 机器学习笔记》这一系列文章文章是我再观看Andrew Ng的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记，除了整理出课件中的主要知识点，另外还有一些自己对课件内容的理解。同时也参考了很多优秀博文，希望大家共同讨论，共同进步。

网易公开课地址：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

参考博文：http://blog.youkuaiyun.com/andrewseu/article/details/46892885

                 http://blog.sina.com.cn/s/blog_8a951ceb0102wbbv.html

本篇博文涉及课程四：朴素贝叶斯算法

主要内容有：

（1）神经网络

（2）支持向量机

神经网络

对于之前学习的分类算法，我们的目标都是求解一条直线，这条直线将数据进行分类，但如果数据并不是线性可分的话，这些模型的性能会变差。针对非线性分类的问题，出现了很多分类算法，神经网络是其中最早出现的一种。

例如，下图使用Logistic模型分类，得到的是图中的直线，但这条直线并不是很合理，我们希望得到图中的曲线：

假设特征向量为{x0,x1,x2,x3}sigmoid代表计算节点,