支持向量机 (SVM) 和逻辑回归使用什么损失函数？

不完全正确。支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 和逻辑回归 (Logistic Regression) 在常见的实现中使用的损失函数并不相同。

逻辑回归通常使用的是逻辑损失函数 (或称为对数损失函数、交叉熵损失函数)，它用于衡量预测的概率与真实标签之间的差异。逻辑损失函数在二分类问题中常被使用。

SVM 在二分类问题中使用的是合页损失函数 (或称为 hinge 损失函数)，它与逻辑损失函数有所不同。合页损失函数衡量了分类超平面距离分类边界的总和，它的目标是最小化这个距离的总和。

尽管 SVM 使用的是合页损失函数，但在某些情况下，可以通过使用软间隔和松弛变量来将 SVM 转化为等效的逻辑回归模型，并使用逻辑损失函数作为损失函数。

因此，尽管逻辑回归和 SVM 可以有些相似之处，但它们在损失函数的选择上是不同的。逻辑回归常使用逻辑损失函数，而 SVM 常使用合页损失函数。