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：损失函数：Hinge Loss（max margin）
损失函数：Hinge Loss max margin Hinge Loss简介 Hinge Loss是一种目标函数 或者说损失函数 的名称，有的时候又叫做max margin objective。其最著名的应用是作为SVM的目标函数。 其二分类情况下，公式如下： l y max , t y 其中，y是预测值 到 之间 ，t为目标值 。 其含义为，y的值在 到 之间就可以了，并不鼓励 y gt ，即 ...
2018-01-23 17:33 0 11004 推荐指数：
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