机器学习之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。就参数化学习而言，这涉及到调整参数，比如需要调节权重矩阵W或偏置向量B，以提高分类的精度。 SVM通常使用Hi
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