Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine有两个特色： Hinge Loss 我们常见的Binary Classification如下图所示，其中的Loss Function中的表示g(x)如果与Label y一样则输出0，不一样则输出1，所以损失函数变为：g在training set中总共犯了几次错。 但是Loss function是不可以微分的，所以第三步不能用gradient decent
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