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ヒンジ関数 (hinge function) は次の関数
\(a\) が正なら \(a\) を，そうでなければ 0 を出力する関数 \([a]_{+}\) を用いて，\([x-c]_{+}\) などとも表す．
分類を行うSVMの誤差関数として知られるのでヒンジ損失関数とも言われる． 訓練事例 \( (\mathbf{x}_i,y_i)\)，学習する関数を \(f(\mathbf{x})=\mathbf{w}^\top\phi(\mathbf{x})+w_0\) としたとき，誤差関数は \(\sum_i\max(0,1-y_i f(\mathbf{x}_i) )\) のようなヒンジ関数となっている．
-- しましま
