Hinge Loss与SVM中的Margin概念相呼应，不仅要求分类正确，更追求Margin的最大化，确保决策边界具有足够的间隔。通过对比感知机损失与Hinge Loss的图像，不难发现Hinge Loss在分类标准上的严格性。具体而言，当点[公式] 被正确分类时，其损失并非为零，这与SVM中Margin最大化的要求一致。理解Hinge Loss的...
hinge-loss的公式是：∑i=1N[1−yi(w·xi+b)]++λ||w||2[z]+={z,z>00.z≤0 第一项是...
1. 实现了软间隔分类（这个Loss函数都可以做到）2. 保持了支持向量机解的稀疏性 换用其他的Loss函...
要结合SVM的间隔来理解。Hinge-loss的公式中的Δ可以认为是间隔，sj−sy+Δ<0，（想象下图y=wx+b...
hinge loss 这个概念的理解我觉得可以看下图 hinge loss 这个函数max(0,1-t)就被叫做hinge loss, ...
对于正类WT*X+b>=1，对于负类WT*X+b<=-1，这两个式子可以写成一个yi*(WT*X+b)>=1，如果是...
Hinge Loss from PRML The Hinge Loss E(z) = max(0,1-z)is plotted in blue,the Log Loss in...
hinge-loss的公式是：∑i=1N[1−yi(w·xi+b)]++λ||w||2[z]+={z,z>00.z≤0 第一项是...
要结合SVM的间隔来理解。Hinge-loss的公式中的Δ可以认为是间隔，sj−sy+Δ<0，（想象下图y=wx+b...