The hinge loss is a convex function, so many of the usual convex optimizers used in machine learning can work with it. It is not differentiable, but h
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2017-09-26 15:42:00
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# 当我们使用SVM来分类数据点时，需要一个损失函数来衡量模型的性能。Hinge损失函数是SVM中常用的一种损失函数。
# 这个函数的作用是计算每个样本的损失，并将它们加起来得到总的损失。
# 该代码添加了正则化常数C的定义，以及模型参数向量w的定义，用来计算Hinge损失。
# 在绘制函数曲线时，该代码使用x作为模型的预测值来计算在不同预测值下的损失值，并绘制Hinge损失随预测值变化的曲线。
原创
2023-04-12 20:11:19
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一直从事VR开发，项目中经常需要用到定时执行某一事件的功能，因此写了一个简易定时器，勉强够用。下面直接上代码： 下面这个脚本主要作用是创建一个空对象（从创建出来到游戏结束时），用来挂载各种需要常载脚本。using UnityEngine;
public class DontDestroyGO
from sklearn import svmfrom sklearn.metrics import hinge_lossX = [[0], [1]]y = [-1, 1]mon_function([[-2], [3], [0....
原创
2022-07-19 16:36:37
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1.形状你得先认识一下Box2D中的有什么形状：POLYGON（多边形）：用于封闭形状如基本几何图形（非圆形），它使用一系列按各个API指定的顺序排列的顶点（x,y）CIRCLE（圆）：可以做球、水珠、星体，等等。EDGE（边）：用于制作墙、地面、只有起点和终点的线段。CHAIN（链）：与边相同，但你可以闭合它（像多边形但不是凸多边形）或不闭合它(像边但点超过2）知道了刚体形状（body shap
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2024-07-16 08:04:09
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损失函数在之前写期望风险的时候其实已经提过这个概念了，再补充一下损失函数定义：损失函数就一个具体的样本而言，模型预测的值与真实值之间的差距。对于一个样本（xi,yi）其中yi为真实值，而f（xi）为我们的预测值。使用损失函数L（f(xi),yi）来表示真实值和预测值之间的差距。两者差距越小越好，最理想的情况是预测值刚好等于真实值。进入正题~categorical_cross...
原创
2021-08-13 09:42:53
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Hinge Loss Function Hinge Loss 函数一种目标函数，有时也叫max margin objective。 在Trans系列中，有一个 $$ \max(0,f(h,r,t) + \gamma f(h',r,t')) $$ 这样的目标函数，其中$\gamma 0$。为了方便理解
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2016-12-01 19:35:00
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Hinge Loss简介Hinge Loss是一种目标函数（或者说损失函数）的名称，有的时候又叫做max-margin objective。其最著名的应用是作为SVM的目标函数。其二分类情况下，公式如下： l(y)=max(0,1−t⋅y)其中，y是预测值（-1到1之间），t为目标值（±1）。其含义为，y的值在-1到1之间就可以了，并不鼓励|y|
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2022-08-30 10:00:13
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文章目录1.介绍2.子模块损失函数2.1 集合函数和子模块3.存在的凸代理3.1扩展3.2和3.33.4 子
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2022-12-04 08:11:58
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机器学习中的各种损失函数SVM multiclass loss（Hinge loss） 这是一个合页函数，也叫Hinge function，loss 函数反映的是我们对于当前分类结果的不满意程度。在这里，多分类的SVM，我们的损失函数的含义是这样的：对于当前的一组分数，对应于不同的类别，我们希望属于真实类别的那个分数比其他的类别的分数要高，并且最好要高出一个margin，这样才是安全的。反映
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2024-08-19 22:09:24
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要想搞明白Hinge损失函数，不得不来讨论一下SVM（支持向量机）SVM 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM的的学习策略就是间隔最大化。SVM算法原理 SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。 能够分类下列数据的超平面有很多个，但间隔最大的分离超平
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2023-12-18 19:54:27
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https://blog..net/u0109753/article/details/78488279 1. 损失函数 损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用 L(Y,f(x))L(Y,
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2018-04-02 11:40:00
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损失函数在机器学习中的模型非常重要的一部分，它代表了评价模型的好坏程度的标准，最终的优化目标就是通过调整参数去使得损失函数尽可能的小，如果损失函数定义错误或者不符合实际意义的话，训练模型只是在浪费时间。 所以先来了解一下常用的几个损失函数hinge loss(合页损失)、softmax loss、c
原创
2021-05-24 11:12:18
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1、SpringSpring是一个开源容器框架，可以接管web层，业务层，dao层，持久层的组件，并且可以配置各种bean,和维护bean与bean之间的关系。其核心就是控制反转(IOC),和面向切面(AOP),简单的说就是一个分层的轻量级开源框架。2、SpringMVCSpring MVC属于SpringFrameWork的后续产品，已经融合在Spring Web Flow里面。SpringMV
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2023-07-25 11:09:23
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文章目录1. Spring 的介绍1.1 Spring是什么？1.2 什么是容器，什么是IOC 容器？1.3 Spring IOC 的核心理念1.4 什么是DI?1.5 经典面试题：说一说 IOC 和 DI 的区别2. 手把手创建一个Spring项目往spring ioc 容器中添加依赖对象：从spring ioc 容器中得到对象3. Spring 更简单的读取和存储对象使用@Controlle
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2024-02-22 21:43:09
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<script type="text/javascript">
</script><script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> 四、Spring中的事务控制&nbs
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2024-05-09 14:06:34
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一、什么是SpringSpring是一个开源的控制反转和面向切面（AOP）的容器框架。它的主要目的是使现有技术更加易用，推荐编码最佳实现，从而简化企业的开发。提：使用Spring的好处有以下几项：1. 降低组件之间的耦合度，实现软件各层之间的解耦合2. Spring 对于主流的应用框架提供了集成支持3. Spring容器提供了众多辅助类，使用这些类能够加快应用程序的开发4. Spring容
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2024-03-26 16:56:26
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IOC 本质 IOC 容器工作原理 IOC注入方式（XML版本） 1-通过构造函数方式 --> 简化方式：c(constructor)空间 简化为： 2-通过setter方法 --> 简化方式：p(properties)空间 简化为： 3-Autowire自动装配 ByName, ByType Pe
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2020-11-30 16:40:00
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Spring简介Spring由Rod Johnson开发，2004年发布了Spring框架的第一版本，Spring是一个从实际开发中抽取出来的框架，他完成了大量开发中的通用步骤，留给开发者的仅仅是与特定应用相关的部分，从而大大提供了企业应用开发的效率Spring优点低侵入式设计，代码的污染极低。独立于各种应用服务器，基于Spring框架的应用，可以真正实现Write Once，Run Anywhe
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2024-04-10 11:18:12
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1.为什么要使用Spring？ Spring提供了IOC技术，容器会帮你管理依赖的对象，从而不需要自己创建和管理依赖对象，更轻松的实现程序的解耦。 Spring提供了事务支持，使得事务操作变得根据方便。 Spring提供了AOP（面向切面编程），这样可以更方便的处理某一类问题。 更方便的框架集成，S ...
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2021-07-12 15:39:00
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