这一节我们把以前学过的logistics 和 kernel合在一起
在上一节中，我们讲了soft-margin，推出的结论如下图
图中的ζ其实就是一个点违反的距离，就是1-y(wz+b)
其实我们可以很容易想到，对于图中的点，如果违反了，那么ζ是1-y(wz+b)，而对于没有违反的点，显然就是0，
所以其实可以写成这样子
其实这个形式是不是很熟悉？
没错
那我们为什么不一开始直接写成这个样子，而是写成最开始做二次规划的那个样子呢？
1.如果直接写成这个样子，没有条件，而且是把整个东西直接来做min，不是一个二次规划问题
2.对于里面的err hat，我们中间有max函数，对于它，有的地方是没有办法微分的。
我们可以很直观的看一下比较，其实large margin就是更少的hyperplanes，就是L2 regularization的更短的w
而soft margin其实就是一个具体的err hat，把具体错误的衡量方式给了出来。
当然图中的C越大，说明regularization做得越小。 λ则相反
接着，我们再来说说这个error问题，
0/1 error，这个是上一门课提到的，而我们SVM的error hat显然是0/1error的一个上限
而在以前讲过，如果0/1error能够被一个上限给包住，那么我们找到一个替代的演算法（我已经忘了，看来还需要脑补一下=。=）
其实我们可以由图看出来，logistic的和svm的其实是很接近的。
又因为我们的svm加上了w的限制，是不是可以把SVM看做是一个logistic+L2呢？
w的限制对应L2，error hat对应logistic =。=也就是说如果我们今天解了一个regularization logistic 问题，是不是其实也相当于解了一个SVM问题呢？
那如果我们今天解了一个SVM问题，可以想成解决了一个regularization logistic 问题吗？大家记得我们logistic问题给出的概率哟，SVM能做到吗？
naive 方法1，解出SVM得到b和w，然后直接用这个b和w代替lr问题中的b和w，=。=这样感觉就没有lr的意义了，比如以前推导的似然函数等等都没有了
naive 方法2，解出SVM得到b和w，然后用这个作为lr问题中迭代的起始点，但是这和实际只跑lr的解没有太大区别
一个可行的方法，直接给公式吧
其实就是先用SVM做出来一个值，然后再调整A和B两个参数来match 最大似然函数。
其实也可以这样理解，就是把以前的x转换到SVM这个维度，多维到一维，然后再做一个一维的lr问题。
但是这并不是真正的做kernel lr=。=
我们前面已经接触到这样一个结论，在L2 lr中我们要求的w可以表示成资料Z的线性组合，
证明：假设最佳解w1不是属于space Z，
那么w1这个向量可以分解成w2∈space Z ,w3垂直于space Z，首先w1*z=（w2+w3)*z=w2z,因为w3*z=0,垂直嘛
ww=(w2+w3)(w2+w3)=w2w2+w3w3+2w2w3=w2w2+w3w3>w2w2
显然w2比起w1来说才是更优的解，矛盾
所以说我们的确是可以用资料的线性组合来表示w
显然这样就得到了我们的kernel
最后老师说这个模型可以理解成两种，一个把kernel本身当做一个整体，所以是β的线性组合，也可也理解成原始资料的线性组合
比如高斯SVM，可以理解为原始资料的线性组合，也可以理解为一堆高斯的线性组合。这里我没太理解清楚=。=
最后klr的β大多不为0，计算代价比较大。