Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine有兩個特色： Hinge Loss 我們常見的Binary Classification如下圖所示，其中的Loss Function中的表示g(x)如果與Label y一樣則輸出0，不一樣則輸出1，所以損失函數變爲：g在training set中總共犯了幾次錯。 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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