1. optimization objection （優化目標）
1.1 SVM hypothesis：
- cost1 與 cost0 均爲代價函數；
- 左圖用於正樣本，右圖適用於負樣本；
- SVM / large margin classifier：用較大間距將樣本區分開；
- 大間距分類器；
- 若 number of features >> number of training examples，則使用 logistic regression, or SVM without a kernel(linear kernel)；
若 number of features < number of training examples，則使用 SVM with Gaussian kernel；
若 number of features < number of training examples，則 create/add more features, then use logistic regression or SVM without a kernel；
refenence: 《machine learning》Andrew Ng