機器學習中的損失函數 （着重比較：hinge loss vs softmax loss）
https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 1. 損失函數 損失函數（Loss function）是用來估量你模型的預測值 f(x)">f(x)f(x) 與真實值 Y">YY 的不一致程度，它是一個非負實值函數，通常用 L ...
原文：機器學習中 margin loss 、hinge loss 和 ramp loss 的區別
對分類問題，設 y in , , mathop sign f x 代表分類器， 定義 z yf x 為 margin 值。 一般來說， margin loss function 代表只需輸入 margin 值即可輸出 loss 的 function. 也即 ell: mathbb R to mathbb R or ell y, f x triangleq ell yf x , 常見的 loss 都 ...
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