小小程序员
2021-05-15 22:40:52
ページ損失関数（hinge loss）
分類に使用される一連の損失関数で、各訓練サンプルからできるだけ遠い決定境界を見つけることを目的とし、サンプルと境界の間の余裕を最大化します。KSVMはヒンジ損失関数（または平方ヒンジ損失関数などの関連関数）を使用します。2値分類の場合、ヒンジ損失関数は以下のように定義されます：
ここで、「y'」は分類器モデルの元の出力を表します：
「y」は真のラベルを表し、値は -1 または +1 です。
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機械学習は多分野にまたがる学問であり、確率論、統計学、近似理論および複雑なアルゴリズムに関する知識を包含しています。コンピュータをツールとして用い、人間の学習方法をリアルタイムで模倣することを目指すとともに、既存の内容を知識構造に分類して学習効率を効果的に向上させることを目指しています。
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