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少年阿斌
人类被赋予了一种工作,那就是精神的成长。
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2020年1月10日
SVM的损失函数(Hinge Loss)
摘要: 损失函数 是用来衡量一个预测器在对输入数据进行分类预测时的质量好坏。损失值越小,分类器的效果越好,越能反映输入数据与输出类别标签的关系(虽然我们的模型有时候会过拟合——这是由于训练数据被过度拟合,导致我们的模型失去了泛化能力)。相反,损失值越大,我们需要花更多的精力来提升模型的准确率。就参数化学习而
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posted @ 2020-01-10 10:51 wqbin
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