SGD-SVM Spark并行

本文深入探讨了Hinge-Loss损失函数及其两种实现方式:Hinge损失函数的L1loss和L2loss。通过分析比较,解释了它们与正则化项的区别,并提供了有关如何在机器学习模型中应用这些概念的实用指导。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

使用Hinge-Loss损失函数。

对hinge loss,又可以细分出hinge loss(或简称L1 loss)和squared hinge loss(或简称L2 loss)。国立台湾大学的Chih-Jen Lin老师发布的Liblinear就实现了这2种hinge loss。L1 loss和L2 loss与下面的regularization是不同的,注意区分开。常用的正则项是L1-regularization和L2-regularization。

关于几种loss函数的介绍,请见http://eletva.com/tower/?p=186


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