机器学习 [合页损失函数 Hinge Loss]
函数特性 在机器学习中，hinge loss是一种损失函数，它通常用于"maximum-margin"的分类任务中，如支持向量机。数学表达式为： 其中 表示预测输出，通常都是软结果（就是说输出不是0，1这种，可能是0.87。）， 表示正确的类别。 如果 ，则损失为： 如果 ，则损失为：0 其函数图像如下，与0-1损失对比： 优化 以支持向量机为例，其模型为： ，如果用hinge损失，其求导结果
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