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