在支持向量機中,構造目標函式時可以選用合頁損失函式作為損失函式。合頁損失函式不僅要分類正確,而且確信度足夠高時損失才是0,也就是說,合頁損失函式對學習有更高的要求。
基本介紹
- 中文名:合頁損失函式
- 外文名:hinge loss function
合頁損失函式為:,下標“+”表示以下取正值的函式。
在支持向量機中,構造目標函式時可以選用合頁損失函式作為損失函式。合頁損失函式不僅要分類正確,而且確信度足夠高時損失才是0,也就是說,合頁損失函式對學習有更高的要求。
在支持向量機中,構造目標函式時可以選用合頁損失函式作為損失函式。合頁損失函式不僅要分類正確,而且確信度足夠高時損失才是0,也就是說,合頁損失函式對學習有更高的...
7.2.4合頁損失函式7.3非線性支持向量機與核函式7.3.1核技巧7.3.2定核7.3.3常用核函式7.3.4非線性支持向量分類機7.4序列最小最最佳化算法...
8.4 合頁損失函式 1768.5 非線性支持向量機 1778.6 SVM的scikit-learn實現 1808.6.1 線性SVM 1808.6.2 非線性SVM 1818.7 SVM實例 182...
7.2.4合頁損失函式.1317.3非線性支持向量機與核函式.1337.3.1核技巧.1337.3.2正定核.1367.3.3常用核函式.140 [2] 7.3.4非線性支持向量分類機1417...
9 目標函式1009.1 分類任務的目標函式/1009.1.1 交叉熵損失函式/1019.1.2 合頁損失函式/1019.1.3 坡道損失函式/1019.1.4 大間隔交叉熵損失函式/ 103...