在SVM中合页损失函数和铰链损失函数一样吗

合页损失函数和铰链损失函数是不同的损失函数，它们在SVM中都可以用作损失函数，但含义和计算方式有所不同。

合页损失函数（或称为hinge loss）是SVM中常用的一种损失函数，用于衡量分类器的性能。它的形式为：$max(0, 1-y_i(w^Tx_i+b))$，其中$y_i$为样本的真实标签，$w$和$b$是模型参数。当$y_i(w^Tx_i+b)$大于1时，损失为0，否则损失为$1-y_i(w^Tx_i+b)$。该损失函数的目标是最小化误分类的样本点到分离超平面的距离。

铰链损失函数（或称为huberized hinge loss）是一种对合页损失函数的改进，用于减少对异常值的敏感性。它的形式为：$\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} max(0,1-y_i(w^Tx_i+b))+\lambda||w||^2$，其中$N$为样本数，$y_i$为样本的真实标签，$w$和$b$是模型参数，$\lambda$是正则化参数。当$y_i(w^Tx_i+b)$大于1时，损失为0，否则损失为$1-y_i(w^Tx_i+b)$。与合页损失函数不同的是，当损失小于等于$\delta$时，铰链损失函数采用平方损失，以减少对异常值的影响。该损失函数同样的目标是最小化误分类的样本点到分离超平面的距离，但考虑了正则化项。

因此，合页损失函数和铰链损失函数虽然在SVM中都可以用作损失函数，但它们的形式和含义是不同的。