Hinge 損失函數與SVM

要想搞明白Hinge損失函數，不得不來討論一下SVM（支持向量機） SVM 支持向量機（support vector machines, SVM）是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大的線性分類器，SVM的的學習策略就是間隔最大化。 SVM算法原理 SVM學習的基本想法是求解能夠正確劃分訓練數據集並且幾何間隔最大的分離超平面。 能夠分類下列數據的超平面有很多個，但間隔最大的分離

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