本節課主要介紹了 Kernel Logistic Regression。首先把 Soft-Margin SVM 解釋成 Regularized Model,建立二者之間的聯繫,其實 Soft-Margin SVM 就是一個 L2-regularization,對應著 hinge error messure。然後利用它們之間的相似性,討論瞭如何利用 SVM 的解來得到 Soft Binary Classification。
影片內容 pdf:https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/mltech18spring/doc/205_handout.pdf
extended reading:
1.Kernel Logistic Regression and the Import Vector Machine (Zhu and Hastie)
http://papers.nips.cc/paper/2059-kernel-logistic-regression-and-the-import-vector-machine.pdf
2.A Note on Platt's Probabilistic Outputs for Support Vector Machines (Lin, Weng and Lin)
https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/paper/doc/plattprob.pdf