衡量我们对结果的不满意程度
SVM的损失函数想要SVM 在正确分类上的得分比不正确分类上的得分高出一个边界值\Delta。
得分记为s，有s_j=\sum_{j\neq y_i}max(0,s_j-s_{y_i}+\Delta)
线性评分函数（f(x_i,W)=Wx_i），损失函数L_i=\sum _{j\neq {y_i}}max(0,w_j^Tx_i-w_{y_i}^Tx_i+\Delta)
折叶损失：max(0,-)。平方折页损失：max(0,-)^2
错误分类比正确分类得分高出\Delta才开始计算损失
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参考[1]损失函数 - 交叉熵损失函数
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