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先复习一下我们已经介绍过的内容，我们最早开始讲了Hard-Margin Primal的数学表达式，然后推导了Hard-Margin Dual形式。后来，为了允许有错误点的存在（或者noise），也为了避免模型过于复杂化，造成过拟合，我们建立了Soft-Margin Primal的数学表达式，并引入了新的参数C作为权衡因子，然后也推导了其Soft-Margin Dual形式。因为Soft-Margin Dual SVM更加灵活、便于调整参数，所以在实际应用中，使用Soft-Margin Dual SVM来解决分类问题的情况更多一些。

Soft-Margin Dual SVM有两个应用非常广泛的工具包，分别是Libsvm和Liblinear。 Libsvm和Liblinear都是国立台湾大学的Chih-Jen Lin博士开发的，Chih-Jen Lin的个人网站为：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/index.html。

下面我们再来回顾一下Soft-Margin SVM的主要内容。我们的出发点是用ξn来表示margin violation，即犯错值的大小，没有犯错对应的ξn=0。然后将有条件问题转化为对偶dual形式，使用QP来得到最佳化的解。

经过这种转换之后，表征犯错误值大小的变量ξn就被消去了，转而由一个max操作代替。

为什么要将把Soft-Margin SVM转换为这种unconstrained form呢？我们再来看一下转换后的形式，其中包含两项，第一项是w的内积，第二项关于y和w，b，z的表达式，似乎有点像一种错误估计err^，则类似这样的形式：

看到这样的形式我们应该很熟悉，因为之前介绍的L2 Regularization中最优化问题的表达式跟这个是类似的：

这里提一下，既然unconstrained form SVM与L2 Regularization的形式是一致的，而且L2 Regularization的解法我们之前也介绍过，那么为什么不直接利用这种方法来解决unconstrained form SVM的问题呢？有两个原因。一个是这种无条件的最优化问题无法通过QP解决，即对偶推导和kernel都无法使用；另一个是这种形式中包含的max()项可能造成函数并不是处处可导，这种情况难以用微分方法解决。

而对于Soft-Margin SVM来说，条件和最优化问题结合起来，整体形式写成：

通过对比，我们发现L2 Regularization和Soft-Margin SVM的形式是相同的，两个式子分别包含了参数λ和C。Soft-Margin SVM中的large margin对应着L2 Regularization中的short w，也就是都让hyperplanes更简单一些。我们使用特别的err^来代表可以容忍犯错误的程度，即soft margin。L2 Regularization中的λλ和Soft-Margin SVM中的C也是相互对应的，λ越大，w会越小，Regularization的程度就越大；C越小，Ein^会越大，相应的margin就越大。所以说增大C，或者减小λ，效果是一致的，Large-Margin等同于Regularization，都起到了防止过拟合的作用。

建立了Regularization和Soft-Margin SVM的关系，接下来我们将尝试看看是否能把SVM作为一个regularized的模型进行扩展，来解决其它一些问题。

上一小节，我们已经把Soft-Margin SVM转换成无条件的形式：

至此，可以看出，求解regularized logistic regression的问题等同于求解soft-margin SVM的问题。反过来，如果我们求解了一个soft-margin SVM的问题，那这个解能否直接为regularized logistic regression所用？来预测结果是正类的几率是多少，就像regularized logistic regression做的一样。我们下一小节将来解答这个问题。

接下来，我们探讨如何将SVM的结果应用在Soft Binary Classification中，得到是正类的概率值。

这两种方法都没有融合SVM和logistic regression各自的优势，下面构造一个模型，融合了二者的优势。构造的模型g(x)表达式为：

那么，新的logistic regression表达式为：

这种soft binary classifier方法得到的结果跟直接使用SVM classifier得到的结果可能不一样，这是因为我们引入了系数A和B。一般来说，soft binary classifier效果更好。至于logistic regression的解法，可以选择GD、SGD等等。

上一小节我们介绍的是通过kernel SVM在z空间中求得logistic regression的近似解。如果我们希望直接在z空间中直接求解logistic regression，通过引入kernel，来解决最优化问题，又该怎么做呢？SVM中使用kernel，转化为QP问题，进行求解，但是logistic regression却不是个QP问题，看似好像没有办法利用kernel来解决。

我们之前介绍过SVM、PLA包扩logistic regression都可以表示成z的线性组合，这也提供了一种可能，就是将kernel应用到这些问题中去，简化z空间的计算难度。

经过证明和分析，我们得到了结论是任何L2-regularized linear model都可以使用kernel来解决。

上式中，所有的w项都换成βn来表示了，变成了没有条件限制的最优化问题。我们把这种问题称为kernel logistic regression，即引入kernel，将求w的问题转换为求βn的问题。

从另外一个角度来看Kernel Logistic Regression（KLR）：

值得一提的是，KLR中的βn与SVM中的αn是有区别的。SVM中的αn大部分为零，SV的个数通常是比较少的；而KLR中的βn通常都是非零值。