合页损失（Hinge Loss）是机器学习中常用于分类任务（尤其是支持向量机，SVM）的一种损失函数。它的核心目标是最大化分类边界的“间隔”（Margin），从而增强模型的泛化能力。以下从数学定义、几何意义、应用场景和优缺点等方面详细解释：