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Python 编程作业 | 吴恩达 机器学习课程第六章：支持向量机 (SVM)

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简介：
本编程作业为吴恩达《机器学习》课程第六章内容，专注于支持向量机(SVM)的学习与实践。通过具体练习，帮助学生深入理解并掌握SVM算法的应用及其在Python中的实现技巧。 点击查看：吴恩达机器学习 —— 整套笔记+编程作业详解 本次作业的理论部分涉及吴恩达机器学习课程中的支持向量机章节。 任务： 观察惩罚项系数 C 对决策边界的影响，使用数据集 dataex6data1.mat。 编程环境为 Jupyter Notebook。 1. 线性 SVM 任务包括分析线性 SVM 中不同值的惩罚项参数 C 如何影响模型的决策边界。

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  • Python 编程作业 | 吴恩达 机器学习课程第六章：支持向量机 (SVM)
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