Kernel Logestic Regression
2024-08-29 20:59:07
一、把 soft margin svm 看做 L2 Regression 模型
先来一张图回顾一下之前都学了些什么:
之前我们是通过拉格朗日乘子法来进行soft Margin Svm的转化问题，现在换一个思路：
好了，观察我们得到的这个没有条件的最小化问题：
这似乎和L2正则比较相似：
所以，可以把SVM看为一个正则化模型：
二、 SVM 与 Logestic Regression 对比
01损失 Logestic Regression损失， svm损失对比：
所以得到SVM损失近似于Logestic Regression损失。
三、SVM for soft Binary Classification
上面两个思路并没有利用到Logestic Regression的优点，怎么利用呢？
四、Kernel Logestic Regression
未完待续。还不是很理解。
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