SVM的损失函数（Hinge Loss)
损失函数 是用来衡量一个预测器在对输入数据进行分类预测时的质量好坏。损失值越小，分类器的效果越好，越能反映输入数据与输出类别标签的关系（虽然我们的模型有时候会过拟合——这是由于训练数据被过度拟合，导致我们的模型失去了泛化能力）。相反，损失值越大，我们需要花更多的精力来提升模型的准确率。就参数化学 ...
原文：svm损失函数
作者：杜客 链接：https: zhuanlan.zhihu.com p 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 SVM的损失函数定义如下： 举例：用一个例子演示公式是如何计算的。假设有 个分类，并且得到了分值。其中第一个类别是正确类别，即。同时假设是 后面会详细介绍该超参数 。上面的公式是将所有不正确分类 加起来，所以我们得到两个部分： 可以看到第一个 ...
2016-06-15 14:37 0 15953 推荐指数：
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