logistic regression svm hinge loss
二类分类器svm 的loss function 是 hinge loss:L(y)=max(0,1-t*y),t=+1 or -1,是标签属性. 对线性svm,y=w*x+b,其中w为权重,b为偏置项,在实际优化中,w,b是待优化的未知,通过优化损失函数,使得loss function最小,得到优化接w,b。
对于logistic regression 其loss function是,由于y=1/(1+e^(-t)),则L=sum(y(log(h))+(1-y)log(1-h))
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