1

Hinge Loss

Unsolved
Supervised

Difficulty: 1 | Problem written by junaid

Educational Resource: http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture3.pdf


The hinge loss is used in machine learning to train classifiers. SVM employs a hinge function which highlights the data points fundamentally. Because of the function's "hinge" (max), something further than the closest points has no effect on the loss. Support vectors are the points that are nearest to each other.

The equation for Hinge loss is:

\(H = max(0,1-yz)\)

y is the real data points

z is the predicted data points

Write a Python function to implement the hinge loss.

Sample Input:
<class 'float'>
y: 0.32
<class 'float'>
z: 0.34

Expected Output:
<class 'float'>
0.8912

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur. Excepteur sint occaecat cupidatat non proident, sunt in culpa qui officia deserunt mollit anim id est laborum.

Iusto molestias aliquid officiis aliquam suscipit quibusdam deleniti sint, dolor corporis aperiam odit, vero voluptatem commodi sit veniam, impedit praesentium magni, sapiente ipsum dolorum doloremque enim? Molestias corporis atque temporibus repudiandae, aut beatae dolores deleniti aliquam eaque impedit ipsam itaque perferendis earum aliquid, unde dolore atque hic ipsam eius nobis commodi? Earum cupiditate molestias inventore dolorum a nam nulla illum placeat? Repellat perspiciatis aspernatur ex excepturi praesentium ullam, veritatis pariatur quod doloribus assumenda eligendi?

Temporibus nesciunt aut delectus, eligendi ab similique tempore eveniet pariatur quos natus porro laboriosam facere impedit, alias nobis officiis vel illo corporis quasi, cumque eos in aut laudantium? Dolore dignissimos provident corrupti molestiae sed fugit, eos sit facilis, hic tempore dolorem, dolore non sed ipsam enim, reiciendis voluptates placeat recusandae dolorum quod labore eaque totam? Quam sequi totam esse libero iure qui repudiandae corporis fugit, reprehenderit perspiciatis numquam facere magni quae amet molestias. Iure repellendus eveniet numquam vero et ipsam deserunt ad corporis tempore nulla, consequatur facilis tempora doloribus impedit amet porro, recusandae quo consequuntur in quos necessitatibus sed laborum, perspiciatis suscipit officia?

Aliquid autem iusto nihil tempora consequatur odit natus atque distinctio facere, aut quia laborum dolorum esse, odio quod et nemo in laborum id doloremque assumenda dicta velit, molestias culpa velit fugiat minus, minima maiores voluptatibus excepturi ratione error alias soluta facere sunt iure amet? Facilis ipsam quis inventore sed labore ipsa veritatis perferendis voluptates nostrum voluptas. Fugit expedita ducimus maxime esse quia iure, unde reiciendis perferendis cumque assumenda praesentium laborum id enim soluta illum molestiae, expedita blanditiis error cumque magni provident dolores id repellendus?

This is a premium feature.
To access this and other such features, click on upgrade below.

Ready.

Input Test Case

Please enter only one test case at a time
numpy has been already imported as np (import numpy as np)