深入剖析SVM核心机制：铰链损失函数的原理与代码实现

铰链损失(Hinge Loss)是支持向量机(Support Vector Machine, SVM)中最为核心的损失函数之一。该损失函数不仅在SVM中发挥着关键作用，也被广泛应用于其他机器学习模型的训练过程中。从数学角度来看，铰链损失函数提供了一种优雅的方式来量化分类器的预测性能。

数学表达式

铰链损失函数的标准数学形式为：

L(y, f(x)) = max(0, 1 - y·f(x))

其中：

• y ∈ {-1, 1}：表示真实标签
• f(x)：表示模型的预测输出
• y·f(x)：表示预测值与真实标签的乘积

 

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