SVM的損失函數（Hinge Loss)
損失函數 是用來衡量一個預測器在對輸入數據進行分類預測時的質量好壞。損失值越小，分類器的效果越好，越能反映輸入數據與輸出類別標簽的關系（雖然我們的模型有時候會過擬合——這是由於訓練數據被過度擬合，導致我們的模型失去了泛化能力）。相反，損失值越大，我們需要花更多的精力來提升模型的准確率。就參數化學 ...
原文：損失函數：Hinge Loss（max margin）
損失函數：Hinge Loss max margin Hinge Loss簡介 Hinge Loss是一種目標函數 或者說損失函數 的名稱，有的時候又叫做max margin objective。其最著名的應用是作為SVM的目標函數。 其二分類情況下，公式如下： l y max , t y 其中，y是預測值 到 之間 ，t為目標值 。 其含義為，y的值在 到 之間就可以了，並不鼓勵 y gt ，即 ...
2018-01-23 17:33 0 11004 推薦指數：
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