此系列为 Coursera 网站Andrew Ng机器学习课程个人学习笔记（仅供参考）
课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning
exercise 6 —— SVM
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第一部分练习
在本练习的前半部分，您将使用具有各种示例2D数据集的支持向量机（SVM）。 对这些数据集进行实验将有助于您直观地了解SVM如何工作以及如何在SVM中使用高斯核函数。
作业所提供的脚本ex6.m将帮助您逐步完成练习的前半部分。 
第二部分练习
在下半部分的练习中，您将使用支持向量机来构建垃圾邮件分类器。
今天的许多电子邮件服务都提供了垃圾邮件过滤器，可以将电子邮件以高精度分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。 在这部分练习中，您将使用SVM构建您自己的垃圾邮件过滤器。 您将会训练一个分类器来分类给定的电子邮件x是垃圾邮件（y = 1）还是非垃圾邮件（y = 0）。 特别是，您需要将每个电子邮件转换为一个特征向量x∈R n。 练习的以下部分将引导您如何通过电子邮件构建这样的特征向量。
在本练习的其余部分中，您将使用脚本ex6 spam.m. 本练习包含的数据集基于SpamAssassin公共语料库的一个子集。
为了本练习的目的，您只能使用电子邮件正文（不包括电子邮件标题）。