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·...
