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支援向量機學習筆記（2）合頁損失函數

來源：互聯網
上載者：User
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合頁損失函數

對於線性支援向量機學習來說，其模型為分離超平面及決策函數，

其學習策略為軟間隔最大化，學習演算法為凸二次規劃。


現行支援向量機學習另一種解釋，就是最小化一下目標函數：

目標函數的第一項是經驗損失或經驗風險，

函數稱為合頁損失函數（hinge loss function）。

下標“+”表示取正值的函數：

定理：線性支援向量機原始最佳化問題：

等價於最佳化問題


合頁損失函數的圖形如下圖，橫軸是函數間隔，縱軸是損失


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