Hinge

【机器学习】损失函数：Hinge Loss（max margin）

HingeLoss简介HingeLoss是一种目标函数（或者说损失函数）的名称，有的时候又叫做max-marginobjective。其最著名的应用是作为SVM的目标函数。其二分类情况下，公式如下：l(y)=max(0,1−t⋅y)其中，y是预测值（-1到1之间），t为目标值（±1）。其含义为，y的值在-1到1之间就可以了，并不鼓励|y|>1，即并不鼓励分类器过度自信，让某个可以正确分类的样本距离
qq280929090·2022-11-20 23:52

机器学习中的损失函数

平方损失函数对数损失函数Hinge损失函数损失函数是机器学习中用来衡量模型预测值F(x)和真实值Y之间的不一致程度的，通常越小越好。
KangRoger·2022-11-20 23:17

svm进行杰卡德相似系数和铰链损失计算时遇到错误：ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (12, 3) instead.

并不能保证每个标签的数据都能取到，因此，若fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,cohen_kappa_score,hamming_loss,jaccard_score,hinge_lossjaccard_score
Liker79·2022-11-20 10:49

python中的sklearn.svm.svr_支持向量机SVM--sklearn 参数说明

SVM(SupportVectorMachine)支持向量机1、SVM线性分类器sklearn.svm.LinearsvC(penalty=12,loss=squared_hinge,dual=True
不遇白·2022-11-19 09:52

机器学习常用的几种损失函数

包括均方差损失MeanSquaredLoss、平均绝对误差损失MeanAbsoluteErrorLoss、HuberLoss、分位数损失QuantileLoss、交叉熵损失函数CrossEntropyLoss、Hinge
Just Jump·2022-11-15 09:53

【2022秋招面经】——深度学习

文章目录请写出常用的损失函数，平方损失、交叉熵损失、softmax损失函数和hinge1.0-1损失函数2.绝对值损失函数3.平方损失函数4.log对数损失函数5.指数损失函数（exponentialloss
ywm_up·2022-11-02 15:28

训练深度学习神经网络的常用5个损失函数

在本文中我们将介绍常用的一些损失函数，包括：回归模型的均方误差损失二元分类模型的交叉熵和hinge损失回归模型的损失函数回归预测模型主要是用来预测连续的数值。所以
·2022-10-17 12:27

神经网络与深度学习第3章：线性模型 阅读提问

7.平方，hinge，交叉熵，感知器，0-1损失分别适用什么场景，有什么异同点
爱睡觉的Raki·2022-09-14 07:53

2021年3月17日，机器学习算法岗实习岗面试题6道

常见的损失函数：0-1损失函数，绝对值损失函数，log对数损失函数，平方损失函数，指数损失函数，hinge损失函数，交叉熵损失函数等。
niuyunpang·2022-03-07 07:12

SVM

SVM1.LR与SVM对比损失函数SVM是hinge损失；LR是log损失输出LR给出了后验概率；SVM只给出0或1，也就是属于哪一个类别异常值LR对异常值敏感；SVM相对不敏感，泛化能力好训练集大小较小的训练集更适合
木子十千·2021-06-25 03:27

机器学习损失函数小结

机器学习损失函数小结概述损失函数、代价函数、目标函数的区别与联系分类问题中的损失函数0-1损失函数Hinge损失函数Logistic损失函数交叉熵损失函数回归问题中的损失函数平方损失函数绝对损失函数Huber
不是一首歌的事·2021-02-05 17:17

Unity Hinge Joint铰链组件

Chinarblog：www.chinar.xinHingeJoint铰链本文提供全流程，中文翻译。Chinar的初衷是将一种简单的生活方式带给世人使有限时间具备无限可能Chinar——心分享、心创新！助力快速学习UnityHingeJoint铰链关节的使用为初学者节省宝贵的时间，避免采坑！Chinar教程效果：文章目录1introduce——介绍2Property——属性3Example——例子
Chinarcsdn·2020-09-16 17:06

机器学习：L1与L2正则化项

题目关于支持向量机SVM,下列说法错误的是（）A.L2正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力B.Hinge损失函数，作用是最小化经验分类错误C.分类间隔为1/||w||，||w||代表向量的模
计科小白兔·2020-09-15 21:01

CS231n课后作业小结

参考资料：https://www.jianshu.com/p/004c99623104Assignment1：主要是实现softmax、hinge等损失函数以及两层神经网络。
hola_f·2020-09-13 01:20

深度神经网络中的损失函数

）可谓整个深度网络模型的“指挥棒”通过样本的预测结果与真实标记之间产生的误差，反向传播指导网络参数学习与表示学习文章目录1分类任务的损失函数1.1交叉熵（crossentrypy）损失函数1.2合页（hinge
tigerlib·2020-09-10 20:04

SVM原理，及和逻辑回归区别

先说结论0、LR给出了后验概率，SVM只有01分类，没有后验概率1、LR采用logistic损失（误差平方和损失），SVM采用合页（Hinge）损失。
weixin_43167121·2020-08-26 15:48

机器学习常见面试题总结

简单是否A3关于支持向量机SVM,下列说法错误的是简单L2正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力Hinge损失函数，作用是最小化
数据科学家修炼之道·2020-08-25 13:00

深度学习：损失函数，平方差，交叉熵，指数，Hinge（SVM）

参考博文：https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/56276228一、损失函数损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数（lossfunction）。度量模型，指导模型训练，因此损失函数的设计和模型结构设计一样的重要，损失函数用来评价预测值和真实值间的关系。经
work_coder·2020-08-25 09:50

svm硬间隔与软间隔

误分类的损失函数可分为hinge损失，指数损失，对率损失。而经常使用的或者说默认的是使用了损失函数为hinge损失的软
Takoony·2020-08-25 03:07

hinge loss/支持向量损失的理解

线性分类器损失函数与最优化假设有3类catcarfrog第一列第二行的5.1表示真实类别为cat，然后分类器判断为car的的分数为5.1。那这里的这个loss怎么去计算呢？这里就要介绍下SVM的损失函数，叫hingeloss。如上图所示，我们去计算第一列的损失，计算方法如下：因为真实的类为cat，所以我们让其他两类的分数去减去真实类的分数，相当于去计算真实类和其他类之间的误差。得到第一列的误差计算
AI_focus·2020-08-22 20:57

回归和分类损失函数（MSE、MAE、Huber、Exponential、Deviance、Hinge）

文章目录RegressionlossMeanSquareError,Quadraticloss,L2LossMeanAbsoluteError,L1LossMSEandMAEHuberLoss,SmoothMeanAbsoluteErrorLog-CoshLossandQuantileLossClassificationlossBinomialDeviance(Logistic)Multinomi
十里清风·2020-08-21 21:11

损失函数总结以及python实现：hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失)...

损失函数在机器学习中的模型非常重要的一部分，它代表了评价模型的好坏程度的标准，最终的优化目标就是通过调整参数去使得损失函数尽可能的小，如果损失函数定义错误或者不符合实际意义的话，训练模型只是在浪费时间。所以先来了解一下常用的几个损失函数hingeloss(合页损失)、softmaxloss、cross_entropyloss(交叉熵损失)：1：hingeloss(合页损失)又叫Multiclass
ancihe9168·2020-08-16 05:54

DiMP视频目标跟踪算法中hinge-like loss的理解

1.论文基本信息论文标题：LearningDiscriminativeModelPredictionforTracking论文作者：GoutamBhat(CVL,ETHZurich,Switzerland)等人论文出处：ICCV2019在线阅读：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Bhat_Learning_Discrimin
越野者·2020-08-15 22:58

机器学习中的损失函数 （着重比较：hinge loss vs softmax loss）

1.损失函数损失函数（Lossfunction）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用L(Y,f(x))来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风险结构包括了风险项和正则项，通常如下所示：θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λΦ(θ)其中，前面的均值函数
Vinicier·2020-08-10 10:26

支持向量机（support vector machines, SVM）

SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的hinge损失函数的最小化
weixin_38834188·2020-08-09 01:06

SVM/hinge loss function

SVM/hingelossfunctionlossfunctionCS231n课程作业一中，涉及到了SVM损失函数，经过研究，应该指的是hingeloss。其公式为：Li=∑j≠yimax(0,wTjxi−wTyixi+Δ)循环方式实现：defsvm_loss_naive(W,X,y,reg):"""StructuredSVMlossfunction,naiveimplementation(wit
Pxmzhao·2020-08-08 21:27

机器学习：SVC实战+源码解读（支持向量机用于分类）

一.线性分类SVM调用sklearn包中的LinearSVC下面是调用的初始值：def__init__(self,penalty='l2',loss='squared_hinge',dual=True,
颠沛的小丸子·2020-08-01 10:53

监督学习——综述

目录生成模型判别模型常见的损失函数0-1损失绝对值损失log对数损失平均绝对误差平方损失均方根误差指数损失Hinge损失Huber损失softmax损失参考博客大致写完了数据处理相关的部分，接下来就要手撕各种算法了
泽翾·2020-08-01 10:15

算法面试必备-----损失函数

算法面试必备-----损失函数算法面试必备-----损失函数损失函数和风险函数经验风险与期望风险经验风险最小化和结构风险最小化常见的损失函数0-1损失函数平方损失函数绝对值损失函数指数损失函数对数损失函数Hinge
Avery123123·2020-07-29 15:32

05_Support Vector Machines_02_Polynomial Kernel_Gaussian RBF_Kernelized SVM Regression_Quadratic Pro

05_SupportVectorMachines_hinge_supportvectors_decisionfunction_Lagrangemultiplier拉格朗日乘数https://blog.csdn.net
LIQING LIN·2020-07-29 09:14

关节（一）铰链关节 Hinge Joint

关节分为：角色关节，固定关节，铰链关节，弹簧关节SpringJointUnity官方:https://docs.unity3d.com/ScriptReference/HingeJoint.htmlUnity圣典:http://www.ceeger.com/Components/class-HingeJoint.html铰链关节由两个刚体组成，约束它们的运动就好像连接在一起被一个铰链。参数详解：C
仲崇峰·2020-07-29 03:47

随机梯度下降分类器和回归器

SGDClassifier（分类）:fromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierclf=SGDClassifier(loss="hinge",penalty="
dianhuo3832·2020-07-13 04:56

神经网络在TensorFlow实现

3.损失函数：最小平方误差准则（MSE）、交叉熵（cross-entropy）、对数似然函数（log-likelihood）、指数损失函数（exp-loss）、Hinge损失函数（Hinge-loss）
rosefunR·2020-07-11 22:30

经验风险、结构风险、正则项

平方损失–线性回归0-1逻辑损失–逻辑回归hinge损失–支持向量机指数损失–AdaBoost结构风险又被称为正则化项，C被称为正则化常数，Lp范数是常用正则化项。正则化项主要是
夏末的初雪·2020-07-09 08:45

[机器学习] SVM——Hinge与Kernel

SupportVectorMachine[学习、内化]——讲出来才是真的听懂了，分享在这里也给后面的小伙伴点帮助。learnfrom:https://www.youtube.com/watch?v=QSEPStBgwRQ&list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49&index=29台湾大学李宏毅教授，讲授课程很用心，能把我之前看过却不理解的知识很易懂、精彩的讲出
weixin_30877227·2020-07-08 15:54

机器学习：L1与L2正则化项

题目关于支持向量机SVM,下列说法错误的是（）A.L2正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力B.Hinge损失函数，作用是最小化经验分类错误C.分类间隔为1/||w||，||w||代表向量的模
fancy_gogo·2020-07-08 03:16

机器学习之SVM(Hinge Loss+Kernel Trick)原理推导与解析

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM使用铰链损失函数（hingeloss）计算经验风险（empiricalrisk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structuralrisk），是一个具有稀疏性和
Cyril_KI·2020-07-06 15:34

深度学习自学（一）：Loss function 损失函数

Lossfunction2018.8.11技术积淀篇面试经常被问到损失函数，想着有时间整理下，最常被问到的事在SVM和CNN中，一个是softmax，一个是hinge函数，所以借鉴网上资料，自己也写上自己的见解
TheDayIn_csdn·2020-07-04 08:58

机器学习之SVM的损失函数（Hinge Loss)

SVM通常使用Hinge
倔强的小彬雅·2020-07-01 13:29

损失函数设计

目录1.常见损失函数1.1平方损失函数1.2绝对值损失函数1.3Huber损失函数1.4Hinge损失函数1.5交叉熵损失函数1.6指数损失函数2.不对称损失函数设计3.面向容错的损失函数设计4.评测指标不可导时的损失函数设计
Bruce_0712·2020-07-01 08:58

面试（2）：LR逻辑回归与损失函数理解

LR逻辑回归与损失函数理解1、LR的推导2、损失函数2.1对数损失函数：2.2平方损失函数：2.3指数损失函数：2.4Hinge损失函数：2.50-1损失函数：2.6绝对值损失函数：1、LR的推导  LR
视界IT·2020-07-01 06:11

第五章 支持向量机(SVM)

之间找到良好的平衡，即:软间隔分类)非线性SVM分类非线性SVM分类(卫星数据集)多项式核添加相似特征高斯RBF核函数计算复杂度SVM回归工作原理决策函数和预测训练目标二次规划对偶问题核化SVM损失函数hinge
Kungs8·2020-06-30 06:14

机器学习笔记整理（十）——新兴机器学习算法

对于有限内存的利用和管理很有效2.被动攻击学习合理选择损失函数，通过求最优解析解得到最优解；引入惩罚系数，表示偏离现在的解的幅度，用于适当调整梯度下降量优点：方便简单缺点：激进学习，参数值变动大被动攻击分类损失函数：二乘Hinge
xyq1212·2020-06-30 04:02

【svm.LinearSVC】sklearn svm.LinearSVC的参数说明

Sklearn.svm.LinearSVC(penalty=’l2’,loss=’squared_hinge’,dual=True,tol=0.0001,C=1.0,multi_class=’ovr’,
suu_fxhong·2020-06-29 02:37

svm惩罚因子c的理解

知乎用户@顾凌峰使用的hinge损失函数来表示对于样本的分类偏差，引入松弛变量把优化问题写为：这里的就是对于第个样本点的分类损失，如果分类正确则是0，如果分类有所偏差则对应一个线性的值，是总误差，我们优化的目标当然是这个值越小越好
飞奔的帅帅·2020-06-27 10:39

常见损失汇总

文章目录回归模型的损失函数L1正则损失函数（即绝对值损失函数）L2正则损失函数（即欧拉损失函数）Pseudo-Huber损失函数分类模型的损失函数Hinge损失函数两类交叉熵（Cross-entropy
BlackEyes_SGC·2020-06-27 00:51

DeepID-Net详解

详解DeepID-Net简介框架流程简介BoundingBoxRejectionDeepID-Net网络结构预训练和微调Multi-stagetrainingdef-poolinglayer上下文建模hinge-loss
.NY&XX·2020-06-26 13:31

Hinge Loss简介

HingeLoss简介标准HingeLossHinge本身是用于分类的Loss，给定Labely=±1y=\pm1y=±1这个Loss的目的是让预测值y^∈R\hat{y}\inRy^∈R和yyy相等的时候，返回0，否则返回一个线性值基于2的需求，HingeLoss的定义：L(y^)=max(0,1−y⋅y^)L(\hat{y})=max(0,1-y\cdot\hat{y})L(y^)=max(0
Richard_Che·2020-06-26 05:38

svm损失函数，Hinge损失合页损失

HingeLossHingeLoss是机器学习领域中的一种损失函数，可用于“最大间隔(max-margin)”分类，其最著名的应用是作为SVM的目标函数。在二分类情况下，公式如下：L(y)=max(0,1–t⋅y)其中，y是预测值(-1到1之间)，t为目标值(1或-1)。其含义为，y的值在-1到1之间即可，并不鼓励|y|>1，即让某个样本能够正确分类就可以了，不鼓励分类器过度自信，当样本与分割线的
alanjia163·2020-06-25 09:49

机器学习中的损失函数

目录损失函数一、log对数损失函数（逻辑回归）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、其它损失函数损失函数损失函数
Sunning_001·2020-06-25 00:59
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