SVM 合页损失函数 导数

最新推荐文章于 2025-03-21 09:36:37 发布
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本文通过一个具体的例子介绍了支持向量机(SVM)损失函数针对权重的梯度计算方法。文中详细展示了对于正确类别和非正确类别的权重分别进行求导的过程。

Lets use the example of the SVM loss function for a single datapoint:


We can differentiate the function with respect to the weights. For example, taking the gradient with respect to Wyi we obtain:


Notice that this is the gradient only with respect to the row of W that corresponds to the correct class. For the other rows where j != yi the gradient is：



【ML】SVM(4) 合页损失函数
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合页损失函数
合页损失函数
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在学习支持向量机的过程中，我们知道其损失函数为合页损失函数。至于为什么叫这个名字，李航老师的《统计学习方法》上是这么说的：由于函数形状像一个合页，故命合页损失函数。下图为合页损失函数的图像（取自《统计学习方法》）： 横轴表示函数间隔，我们从两个方面来理解函数间隔： 之前对损失函数的意义一直不是很懂。今天，在看了吴恩达老师的《机器学习》相关视频后，又读了《统计...
可是合页损失函数在z=1时不可导 且不连续
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03-28
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