Hinge Loss
SVMの損失関数 L(y,f(x)) = max(0, 1-yf(x))。yf>1(正しく分類かつマージン外)のとき損失がゼロになることが特徴。このゼロ損失領域の存在が解のスパース性(少数のサポートベクターのみが寄与)をもたらす。ロジスティック損失やヒンジ関数(MARSで使うもの)とは異なる。
「ヒンジ損失 max(0, 1-yf) はSVMの損失でマージン最大化に直結」
「SVMをヒンジロスと正則化の枠組みで統一的に理解する」