機器學習技法 之 支持向量迴歸（SVR）

核邏輯迴歸（Kernel Logistic Regression） SVM 和 Regularization 之間的聯繫 軟間隔支持向量機的原最優化問題爲： min ⁡ b , w , ξ 1 2 w T w + C ⋅ ∑ n = 1 N ξ n  s.t.  y n ( w T z n + b ) ≥ 1 − ξ n  and  ξ n ≥ 0  for all  n \begin{align

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