那么对于传统的机器学习，每个方法最大区别就是损失函数的选取，因此SVM可以看成是另一种损失函数的方法，这种损失函数就是Hinge Loss。另外SVM另一个特点就是使用了Kenel trick。
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
【机器学习基础】——另一个视角解释SVM
-
免费下载或者VIP会员资源能否直接商用？本站所有资源版权均属于原作者所有，这里所提供资源均只能用于参考学习用，请勿直接商用。若由于商用引起版权纠纷，一切责任均由使用者承担。更多说明请参考 VIP介绍。
-
提示下载完但解压或打开不了？最常见的情况是下载不完整: 可对比下载完压缩包的与网盘上的容量，若小于网盘提示的容量则是这个原因。这是浏览器下载的bug，建议用百度网盘软件或迅雷下载。 若排除这种情况，可在对应资源底部留言，或联络我们。
-
找不到素材资源介绍文章里的示例图片？对于会员专享、整站源码、程序插件、网站模板、网页模版等类型的素材，文章内用于介绍的图片通常并不包含在对应可供下载素材包内。这些相关商业图片需另外购买，且本站不负责(也没有办法)找到出处。 同样地一些字体文件也是这种情况，但部分素材会在素材包内有一份字体下载链接清单。
-
付款后无法显示下载地址或者无法查看内容？如果您已经成功付款但是网站没有弹出成功提示，请联系站长提供付款信息为您处理
-
购买该资源后，可以退款吗？源码素材属于虚拟商品，具有可复制性，可传播性，一旦授予，不接受任何形式的退款、换货要求。请您在购买获取之前确认好 是您所需要的资源
