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
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要求。合頁損失函式為:,下標“+”表示以下取正值的函式。...
3.3Softmax損失函式與多分類SVM損失函式的比較 3.3.1Softmax分類與損失函式 3.3.2Softmax損失函式與合頁損失函式的比較 第4章最佳化與梯度 4.1梯度下降法工作原理及3種普通梯度下降法 4.1.1梯度下降的概念 4.1.2梯度下降法求解...
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9.1.2 合頁損失函式/101 9.1.3 坡道損失函式/101 9.1.4 大間隔交叉熵損失函式/ 103 9.1.5 中心損失函式/105 9.2 回歸任務的目標函式//107 9.2.1 ?1 損失函式/ 108 9.2.2 ?2 損失函式/ 108 9.2.3 Tukey’s ...
7.1.2函式間隔和幾何間隔.113 7.1.3間隔最大化.115 7.1.4學習的對偶算法120 7.2線性支持向量機與軟間隔最大化.125 7.2.1線性支持向量機125 7.2.2學習的對偶算法127 7.2.3支持向量130 7.2.4合頁損失函式.131 7.3非...
6.2.2合頁損失函式 6.3非線性支持向量機 6.3.1SVM分類算法小結 6.3.2核函式方法 6.4SVM用於多分類問題 *6.5支持向量回歸 6.6本章小結 習題 第7章決策樹算法 微課視頻 75分鐘 7.1基本決策樹算法 7.1.1決策樹的基本結構...
8.2.1 函式間隔 111 8.2.2 對偶問題 112 8.2.3 軟間隔SVM 113 8.2.4 KKT條件 114 8.2.5 支持向量 115 8.2.6 核函式 115 8.2.7 SMO 117 8.2.8 合頁損失函式 117 8.3 SVR回歸方法 117 8.4 ...
7.1.2函式間隔和幾何間隔 7.1.3間隔最大化 7.1.4學習的對偶算法 7.2線性支持向量機與軟間隔最大化 7.2.1線性支持向量機 7.2.2學習的對偶算法 7.2.3支持向量 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...
4.1.2函式間隔與幾何間隔 4.1.3間隔最大化 4.1.4線性可分支持向量機學習的對偶算法 4.2線性支持向量機 4.2.1線性支持向量機的定義 4.2.2線性支持向量機學習的對偶算法 4.2.3支持向量 4.2.4合頁損失函式 4....
8.4 合頁損失函式 176 8.5 非線性支持向量機 177 8.6 SVM的scikit-learn實現 180 8.6.1 線性SVM 180 8.6.2 非線性SVM 181 8.7 SVM實例 182 8.8 小結 184 第9章 隨機森林 186 9.1 Bagging 186 9.2 ...
6.4合頁損失函式 6.5核技巧 6.6二分類問題與多分類問題 6.6.1一對一 6.6.2一對多 6.6.3多對多 6.7實例: 基於支持向量機實現葡萄酒分類 第7章集成學習 7.1偏差與方差 7.2Bagging及隨機森林 7.2.1Bagging 7.2.2隨機...