Machine Learning Techniques 笔记：2-6 Support Vector Regression

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本文探讨了如何将逻辑回归（LR）转换为核方法形式，并介绍了如何通过两层学习方式利用支持向量机（SVM）进行软二元分类。此外还讨论了岭回归的核化方法。

Kernel LR:如果将SVM用到soft binary classification，可以用2-level learning的方式，先做一个SVM，然后将SVM的结果放在LR中微调一下，或者是使用representer theorm直接把LR变成kernel的形式。今天，着眼点在于如何将LR变成kernel的形式

上周的Representer Theorm:最好的w什么时候变成一堆z的线性组合呢？如果处理的是对有regularized的linerar model，此时，最好的w会是一堆z的线性组合，即任何L2-regularized linear model都可以kernalized

如何给ridge regression加上kernel？


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