SVM多分类
SVMs(Surport Vector Machines)是用来解决两分类问题的，直接用SVMs实现多分类是不行的，只能使用下面这些间接的方法： （1）1-v-r，即对于每一个分类，训练一个该分类和其他分类的分类器，如对于类k，k是一类，所有其他的是另一类，这样就需要训练k个分类器。对未知样本分类 ...
原文：8.SVM用于多分类
从前面SVM学习中可以看出来，SVM是一种典型的两类分类器。而现实中要解决的问题，往往是多类的问题。如何由两类分类器得到多类分类器，就是一个值得研究的问题。 以文本分类为例，现成的方法有很多，其中一劳永逸的方法，就是真的一次性考虑所有样本，并求解一个多目标函数的优化问题，一次性得到多个分类面，就像下图这样： 多个超平面把空间划分为多个区域，每个区域对应一个类别，给一篇文章，看它落在哪个区域就知道了 ...
2013-10-28 16:25 0 5511 推荐指数：
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