Hinge

cs231n assignment1——SVM

整体思路加载CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化，减去均值（也可以再除以方差）svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失，用拉格朗日法列hinge
柠檬山楂荷叶茶·2024-01-21 06:15

【损失函数】Hinge Loss 合页损失

1、介绍HingeLoss（合页损失）通常用于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）等模型中，特别是在二分类问题中。它的目标是使正确类别的分数与错误类别的最高分之间的差异达到一个固定的边界，从而促使模型学会产生更大的间隔。criterion=nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1.0,size_average=None,reduce=None)2、参数
daphne odera�·2024-01-05 15:28

【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化

目录一、定义二、损失函数1.回归损失函数1.1平方损失函数（quadraticlossfunction）1.2绝对（值）损失函数（absolutelossfunction）1.3对数损失函数（logarithmiclossfunction）1.4Huber损失(huberloss)1.5图像对比-优缺点2.分类损失函数2.10-1损失函数（0-1lossfunction）2.2对数似然损失函数（L
daphne odera�·2024-01-05 15:57

【深度学习】机器学习概述（一）机器学习三要素——模型、学习准则、优化算法

基本概念二、机器学习的三要素1.模型a.线性模型b.非线性模型2.学习准则==a.损失函数==1.0-1损失函数2.平方损失函数（回归问题）3.交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）4.Hinge
QomolangmaH·2023-12-16 08:10

hinge loss

文章目录一、Hingeloss概念1.1简介1.2公式1.3矢量化实现1.4变种二、Hingeloss用法三、Hingeloss在SVM中的应用有趣的事，Python永远不会缺席培训说明一、Hingeloss概念1.1简介  在机器学习中，hingeloss作为一个损失函数(lossfunction)，通常被用于最大间隔算法(maximum-margin)，在网上也有人把hingeloss称为铰链
小麦粒·2023-12-02 14:29

【深度学习】002-损失函数：MSE、交叉熵、铰链损失函数（Hinge Loss）

目录前言一、均方误差损失函数（TheMean-SquaredLoss）1.1、从线性回归模型导出均方误差函数1.2、均方误差函数的使用场景1.3、均方误差函数的一些讨论2、交叉熵损失函数（TheCross-EntropyLoss）2.1、从softmax运算到交叉熵2.2、信息论视角中的交叉熵3、铰链损失函数（TheHingeLoss）前言损失函数，作为任何神经网络的关键成分之一，它定义了如何衡量
Flanzeeny·2023-12-02 14:26

Hinge loss

声明：参考自维基百科后面可能会更新HingeLoss  在机器学习中，hingeloss作为一个损失函数(lossfunction)，通常被用于最大间隔算法(maximum-margin)，而最大间隔算法又是SVM(支持向量机supportvectormachines)用到的重要算法(注意：SVM的学习算法有两种解释：1.间隔最大化与拉格朗日对偶；2.HingeLoss)。  Hingeloss专
hustqb·2023-12-02 13:55

【机器学习7】优化算法

1有监督学习的损失函数1.1分类问题对二分类问题，Y={1,−1}，我们希望signf(xi,θ)=yi，最自然的损失函数是0-1损失，函数定义特点0-1损失函数非凸、非光滑，很难直接对该函数进行优化Hinge
猫头不能躺·2023-11-16 08:09

Ubuntu Linux内核版本升级或降级到指定版本（基于ubuntu 16.04示例）

当前系统版本信息：bspserver@bspserver-Hinge-tech:~$uname-r4.15.0-112-genericbspserver@bspserver-Hinge-tech:~$lsb_release-aNoLSBmodulesare
背包旅行码农·2023-10-27 07:25

【机器学习合集】优化目标与评估指标合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录优化目标与评估指标1.优化目标1.1两类基础任务与常见优化目标1.2分类任务损失0-1损失交叉熵损失与KL散度softmax损失的理解与改进Hinge损失1.3回归任务损失L1/L2距离L1/L2
slience_me·2023-10-26 18:23

常见的损失函数介绍

LogarithmicLoss）4.多分类交叉熵（CategoricalCross-Entropy，CCES）损失函数5.KL散度损失函数（Kullback–LeiblerDivergence，KLD）6.Hinge
百年孤独百年·2023-10-24 03:15

机器学习与模型识别1：SVM（支持向量机）

1.0-1损失：当正例样本落在y=0下方则损失为0，否则损失为1.当负例样本落在y=0上方则损失为0，否则损失为1.2.Hinge（合页）损失：当正例落在y>=1一侧则损失为0，否则距离越远则损失越大.
学术菜鸟小晨·2023-08-17 13:06

SVM和LR的区别

2、损失函数不同SVM的损失函数是Hinge损失函数：LR的损失函数是log损失函数：3、理论基础不同SVM基于严格的数学推导；LR基于统计。
小孙的日常学习·2023-08-07 22:30

Unity基础 物理系统 铰链关节 Hinge Joint

铰链关节是一种模拟物理系统中的连接方式，它允许两个物体围绕一个共同的轴点旋转。这种连接方式可以用于模拟门、摆钟、机器人手臂等各种物理运动。ConnectedBody（连接体）：这是铰链关节连接的另一个刚体。通过设置这个属性，您可以指定与当前物体连接的其他物体。Anchor（锚点）：锚点是与铰链关节连接的刚体上的一个点。它定义了相对于刚体的本地空间中的位置。铰链关节的旋转轴将通过锚点传递。Axis（
HoFunGames·2023-07-22 17:05

西瓜书课后题——第八章（集成学习）

常用的替代函数有指数函数、对数函数、hinge函数。可参见西瓜书130页的内容。0/1损失函数原型如下：所以，对于任意损失函数,则整体损失Loss
乂乂乂乂·2023-07-17 23:01

【机器学习基础】2、代价函数\损失函数汇总

交叉熵代价函数（cross-entropy）3、对数似然代价函数（log-likelihoodcost）损失函数1、0-1损失函数2、绝对值损失函数3、平方损失函数4、对数损失函数5、指数损失函数6、Hinge
梦无羡·2023-06-09 18:14

牛客网算法八股刷题系列(七)正则化(软间隔SVM再回首)

牛客网算法八股刷题系列——正则化[软间隔SVM再回首]题目描述正确答案：C\mathcalCC题目解析开端：关于函数间隔问题解释的补充软间隔SVM\text{SVM}SVMHinge\text{Hinge
静静的喝酒·2023-04-14 10:34

Hinge Joint 2D 铰链关节

HingeJoint2D铰链关节感觉是个非常常用的关节，它可以用于一个刚体绕着某个点旋转的效果，其中ConnectedAnchor指明绕着世界坐标中的哪个点旋转，Anchor指明当前刚体的旋转点。它可以被动的受力旋转，也可以设置MotorSpeed本身就旋转，更加可以利用Limits属性设置旋转的最大最小角度。AutoConfigureConnected这个选框没什么用，一般直接调整Anchor就
JJJJJJJJJJC·2023-04-11 13:04

常用损失函数总结（L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margi）

常用损失函数总结（L1loss、L2loss、NegativeLog-Likelihoodloss、Cross-Entropyloss、HingeEmbeddingloss、Margi）损失函数分类与应用场景损失函数可以分为三类：回归损失函数(Regressionloss)、分类损失函数(Classificationloss)和排序损失函数(Rankingloss)。应用场景：回归损失：用于预测连
中科哥哥·2023-04-04 08:31

损失函数及优化算法汇总

损失函数汇总1.常用损失函数1.10-1损失函数(0-1lossfunction)1.2感知损失函数（PerceptronLoss）1.3平方损失函数（QuadraticLossFunction）1.4Hinge
幽影相随·2023-04-02 16:17

机器学习技法第五章

名词：slack松弛的violate违反margin边界regularization正则化hinge铰链（连接两个门）hingeerrormessure？？？
半亩房顶·2023-04-01 10:30

神经网络与深度学习第二章阅读

平方损失函数交叉熵损失函数Hinge损失函数风险最小化准则，防止过拟合或是欠拟合优化算法梯度
我的昵称违规了·2023-03-24 01:19

李飞飞CS231n关于hinge loss函数求导的问题

在做CS2312020Assignment1的SVM部分时，遇到了关于hingeloss的求梯度（求导）编程实现的问题，故在此记录一下。首先，给出hingeloss在多分类时的表达式：Li=∑j≠yimax(0,wjTxi−wyiTxi+Δ)L_i=\sum_{j\neqy_i}max(0,w_j^Tx_i-w_{y_i}^Tx_i+\Delta)Li=j=yi∑max(0,wjTxi−wyiT
JackTheWhite·2023-02-22 09:20

损失函数(Loss Function) -1

lecture14.pdfLossFunction损失函数可以看做误差部分(lossterm)+正则化部分(regularizationterm)1.1LossTermGoldStandard(idealcase)Hinge
三更灯火五更鸡·2023-02-22 09:15

Hinge Loss 和 Zero-One Loss

HingeLoss和Zero-OneLossHingeLossZero-OneLossHingeLoss和Zero-OneLoss维基百科：https://en.wikipedia.org/wiki/Hinge_loss
LeoATLiang·2023-02-22 09:37

SVM模型

中提供了有关线性可分SVM或近似线性可分SVM的实现功能，只需要导入sklearn模块，并调用svm子模块中的LinearSVC类即可LinearSVC(penalty='l2',loss='squared_hinge
月岛雫-·2023-02-06 17:37

CS231N作业1SVM

这就得到了hinge损失函数,即求解线性SVM的损失。
努力学习做大佬·2023-02-01 11:21

sklearn-1.1.14.被动攻击算法

对于分类，PassiverAggressiveVClassifier可以使用loss=hinge或者loss=squared_hinge。
「已注销」·2023-01-23 08:11

常用损失函数总结（L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margi）

常用损失函数总结（L1loss、L2loss、NegativeLog-Likelihoodloss、Cross-Entropyloss、HingeEmbeddingloss、Margi）损失函数分类与应用场景损失函数可以分为三类**：回归损失函数(Regressionloss)、分类损失函数(Classificationloss)和排序损失函数(Rankingloss)。**应用场景：回归损失：用
中科哥哥·2023-01-11 23:35

2021年了，为什么约会软件算法仍然如此糟糕？

根据Hinge报告，2019年以来，下载量增长63%，2020年的收入增长了两倍，而仅2021年5月就超过6.5百万人下载Tinder。
数据派THU·2022-12-29 13:51

机器学习中各种损失函数对比总结

文章目录一、分类问题1.0-1损失函数(zero-oneloss)2.Hinge损失函数3.log对数损失函数4.Logistic损失5.交叉熵损失函数(Cross-entropylossfunction
小·幸·运·2022-12-24 17:14

白板推导-机器学习

借助乘子法将带约束变成无约束：线性不可分支持向量机w∗w^{*}w∗是关于数据的线性组合只有支持向量的λi\lambda_iλi才有值，其他的为0(上图漏了个Σ\SigmaΣ，但问题不大)可以看成损失函数为hinge
数学工具构造器·2022-12-20 17:29

RCNN网络源码解读（Ⅳ） --- 训练SVM二分类模型的准备过程

）3.训练SVM二分类模型（linear_svm.py）3.1load_data3.2custom_classifier_dataset.py3.3custom_batch_sampler.py3.4hinge_loss1
Courage2022·2022-12-19 06:36

机器学习术语

KSVMs使用hinge损失函数（或相关的函
CoeY 11.11·2022-12-16 13:38

Pytorch深度学习笔记（02）--损失函数、交叉熵、过拟合与欠拟合

常用损失函数小结平方损失0-1损失Log损失Hinge损失指数
呆呆酱～^_^·2022-12-07 01:05

复盘：手推SVM支持向量机二分类超平面，求解目标函数原问题，kkt条件，对偶问题求q，核函数、hinge loss损失函数，硬间隔，软间隔，最后得到w和b

复盘：手推SVM支持向量机二分类超平面，求解目标函数原问题，kkt条件，对偶问题求q，核函数、hingeloss损失函数，硬间隔，软间隔，最后得到w和b提示：系列被面试官问的问题，我自己当时不会，所以下来自己复盘一下，认真学习和总结，以应对未来更多的可能性关于互联网大厂的笔试面试，都是需要细心准备的（1）自己的科研经历，科研内容，学习的相关领域知识，要熟悉熟透了（2）自己的实习经历，做了什么内容，
冰露可乐·2022-12-06 20:21

G1D28-hinge loss fuction-RAGA pre总结-DeBERTa-杂七杂八visio&mathtype&excel

一、hingeloss和交叉熵对比(一)hingeloss主要思想让正确分类和错误分类的距离达到λ。λ用于控制两种分类样本之间的距离。（二）对比学习自监督学习的一种，不依赖标注数据进行学习。蛮有意思的，但是今天没时间了！！有时间再细看！二、deberta（一）作图（二）segmentembedding1、segmentembeddinghttps://segmentfault.com/a/1190
甄小胖·2022-12-05 16:33

线性支持向量机-合页损失函数(Hinge Loss)

  线性支持向量机学习有另一种解释，那就是最小化以下目标函数：∑i=1N[1−yi(w⋅xi+b)]++λ∣∣w∣∣2\sum_{i=1}^N[1-y_i(w·x_i+b)]_++\lambda||w||^2i=1∑N[1−yi(w⋅xi+b)]++λ∣∣w∣∣2目标函数得第一项是经验损失函数或者经验风险，函数L(y(w⋅x+b))=[1−y(w⋅x+b)]+L(y(w·x+b))=[1-y(w·
搏击俱乐部_·2022-12-03 12:43

SVM损失函数

1.Hinge损失函数Hinge损失函数又称合页损失函数（hingelossfunction）下标
tomatotian·2022-12-03 12:43

【机器学习数学基础-周志华】重要概念总结

dddd第01题拉格朗日对偶题目答案第02题最大间隔模型题目答案第03题不可知PAC可学题目答案第04题二分类VC维题目答案第05题Rademacher复杂度题目答案第06题稳定性题目答案第07题hinge
板砖板砖我是兔子·2022-11-30 23:29

机器学习中的损失函数（交叉熵损失、Hinge loss）

损失函数文章目录损失函数1交叉熵损失1.1从最大似然估计到交叉熵损失概率论中的MLE机器学习中的MLE交叉熵损失1.2多分类的交叉熵损失函数1.3比较2.Hingeloss铰链损失1交叉熵损失1.1从最大似然估计到交叉熵损失概率论中的MLE最大似然估计用于估计能得到当前数据（分布）的最好的参数组合。对于最简单的x为一维的概率分布我们有θ^MLE=argmaxθfX(x1,x2,...,xn;θ)=
petSym·2022-11-28 22:45

AI面试必备基础知识

损失函数1.0-1损失函数(zero-oneloss)2.绝对值损失函数3.log对数损失函数4.平方损失函数5.指数损失函数（exponentialloss）6.Hinge损失函数8.交叉熵损失函数(
ROCCO#·2022-11-28 19:29

深度学习之常见损失函数

目录一、LogLoss对数损失函数（逻辑回归，交叉熵损失）二、平方损失函数（最小二乘法,OrdinaryLeastSquares）三、指数损失函数（Adaboost）四、Hinge损失函数（SVM）五、
a flying bird·2022-11-27 14:55

一文搞懂常用的七种损失函数

主要内容：0-1,Hinge,Logistic,CrossEntropy,Square,Absolute,Huber简述：损失函数刻画了模型与训练样本的匹配程度。
机器学习算法那些事·2022-11-27 14:54

【常见的损失函数总结】

常见的损失函数1.0-1损失函数(zero-oneloss)2.对数损失函数3.平方损失函数MSE(均值平方差）4.Hinge损失函数5.交叉熵损失函数(Cross-entropylossfunction
菜菜雪丫头·2022-11-27 14:23

损失函数整理（分类和回归）

损失函数分类损失0-1损失函数（zero-oneloss）绝对值损失函数指数损失函数（exponentialloss）Hinge损失函数感知损失函数（perceptron）交叉熵损失函数（Cross-entropylossfunction
CharlesWu123·2022-11-27 08:46

【机器学习】SVM支持向量机在手写体数据集上进行二分类、采⽤ hinge loss 和 cross-entropy loss 的线性分类模型分析和对比、网格搜索

2022Fall机器学习1.实验要求考虑两种不同的核函数：i)线性核函数;ii)⾼斯核函数可以直接调⽤现成SVM软件包来实现⼿动实现采⽤hingeloss和cross-entropyloss的线性分类模型，并⽐较它们的优劣2.实验内容1）SVM模型的⼀般理论2）采⽤不同核函数的模型和性能⽐较及分析3）采⽤hingeloss的线性分类模型和SVM模型之间的关系4）采⽤hingeloss线性分类模型和
Maxwell-Wong·2022-11-26 23:30

Tensorflow2.0 model.compile详细介绍

目标函数由mse、mae、mape、msle、squared_hinge、hinge、binary_crossent
生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2022-11-25 22:26

机器学习面试-处理回归问题

参考回答：平方损失（预测问题）、交叉熵（分类问题）、hinge损失（SVM支持向量机）、CART回归树的
Happy丶lazy·2022-11-24 19:43

深度学习（17）机器学习常用的损失函数

损失函数分类损失函数一、LogLoss对数损失函数（逻辑回归，交叉熵损失）二、指数损失函数（Adaboost）三、Hinge损失函数（SVM）回归损失函数一、均方误差、平方损失-L2损失：二、平均绝对误差
香博士·2022-11-24 07:18
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