手写的SVM 算法代码，配套的是MATLAB环境，写得挺清晰的，不是那种一看就绕晕的复杂实现，逻辑还比较好跟。最适合用来练基本功，尤其是刚学完斯坦福那门机器学习课程的同学，拿来练手正合适。

代码不只是讲 SVM，还有不少线性回归的实现，比如逻辑回归、梯度下降、正态方程，甚至还有一点点数据可视化的部分。像plotData.m、computeCost.m这些文件就能直接跑通，响应也快，适合一边调一边理解。

我还挺喜欢里头那几个案例。比如有个是预测申人是否被录取，用的是两门考试成绩去做分类；另一个是线性回归预测小吃摊的利润，场景设定蛮生活化，容易代入。

建议你运行前先看看每个.m文件的注释，逻辑还算清楚。要是刚入门机器学习，又不想一上来就啃 Python 库，这套用MATLAB实现的代码，挺值得一看。

如果你对梯度下降、线性回归这些概念还不太熟，可以顺便看看下面这些文章：

哦对了，如果你是Octave用户也不用担心，这套代码基本能兼容，改动不多，跑起来也挺顺。