A veszteség funkció (veszteség funkció), a gépi tanulás wiki, rajongók powered by Wikia
Funkciójának elvesztését bináris osztályozási problémák szerkesztése
Az osztályozási problémák a legtermészetesebb választás küszöb funkciója elvesztése Ez a funkció szakaszos elvesztése, empirikus kockázat minimalizálására egy komplex kombinatorikus optimalizálási problémák. mindenféle folyamatos közelítés használnak.
A regressziós problémák legjellemzőbb választás a kvadratikus elvesztése funkció (MSE)
A fő előnye a módszernek: ez egy konstruktív és rugalmas megközelítést, amely csökkenti a problémát a tanulás a problémák numerikus optimalizálás.
A fő hátránya - a jelenség átnevelés.
Loss funkció generáló optimális testsúly függően a minta egy részét szerkesztése
Egy ilyen szakaszonként lineáris veszteséget funkciót (vagy hinge veszteség). Ez egyszerűen eltűnik az említett tárgyakat, amelyek elég távol van a elválasztó felület. Az optimalizálási probléma SVM is átírható a csukló veszteség.