编号按照对应的内容，1-1代表第一大部分遇到的第一题，R代表Review，C代表运行的代码（Code）。
1-1
解：C
A+λB,现求解最优解CA+B。C=1/λ。
1-2
解：B
可以看出x1=3是界限，带入求解可得θ0=-3，θ1=1，θ2=0。
1-3
解：B
可选取x=0作为界限，可得最小的投影p=2，寻找p*||θ||=1，解得||θ||=1/2。
2-1
解：C
σ方变为原来的4倍，那么图像的宽度会变为原来的2倍。
2-2
解：BC
发现SVM过拟合了，我们可以降低C或者增加σ方。
3-1
解：B
我们需要通过交叉验证集来选择我们的参数。
R
R1-1
解：C
欠拟合的时候，我们需要增加C同时降低σ方。
R1-2
解：σ方变为1/4，那么宽度变为原来的1/2。
R1-3
解：BC
对于y=0的样本，我们希望对应参数的成绩小于等于-1，对于y=1的样本，我们希望对应参数的成绩大于等于1，这样就可以保证代价函数最小。
R1-4
解：BC
10个特征，5000个样本，如果使用逻辑回归模型出现欠拟合现象，我们可以使用高斯核的支持向量机模型，或者增加特征。
R1-5
解：CD
A：参数θ的训练收到C的影响，错误。
B：多分类模型，K个类别需要K个支持向量机模型，错误。
C：当x=l(1)，高斯核函数的值为0，否则值小于1，正确。
D：高斯核使用的相似性度量期望数据在大致相同的范围内，正确。