轉載自https://blog.csdn.net/lwwangfang/article/details/52355062 對於支持向量機，其是一個二類分類器，但是對於多分類，SVM也可以實現。主要方法就是訓練多個二類分類器。 一、多分類方式 1、一對所有（One-Versus-All OVA ...

“one-against-one” approach “one-vs-the-rest” multi-class strategy ...

http://www.matlabsky.com/thread-9471-1-1.htmlSVM算法最初是為二值分類問題設計的，當處理多類問題時，就需要構造合適的多類分類器。目前，構造SVM多類分類器的方法主要有兩類：一類是直接法，直接在目標函數上進行修改，將多個分類面的參數求解合並到一個最優 ...

SVMs(Surport Vector Machines)是用來解決兩分類問題的，直接用SVMs實現多分類是不行的，只能使用下面這些間接的方法： （1）1-v-r，即對於每一個分類，訓練一個該分類和其他分類的分類器，如對於類k，k是一類，所有其他的是另一類，這樣就需要訓練k個分類器。對未知樣本分類 ...

優點 可用於線性/非線性分類，也可以用於回歸，泛化錯誤率低，也就是說具有良好的學習能力，且學到的結果具有很好的推廣性。 可以解決小樣本情況下的機器學習問題，可以解決高維問題，可以避免神經網絡結構選擇和局部極小點問題。 SVM是最好的現成的分類器，現成是指不加修改可直接使用。並且能 ...

特點： mybatis是一種持久層框架，也屬於ORM映射。前身是ibatis。 相比於hibernatehibernate為全自動化，配置文件書寫之后不需要書寫sql語句，但是欠缺靈活，很多時候需要優化； mybatis為半自動化，需要自己書寫sql語句，需要自己定義映射 ...

引言 SVM做二分類問題很簡單明了，但是如何用二分類構建多分類問題，自己查找了部分資料，發現普遍分為兩種，一種是直接法，直接求解多目標函數優化問題，但這種方法計算量很大，不實用，另外一種是間接法，通過多個二分類來實現多分類，常見的有一對多和一對一兩種 最后針對 ...

從前面SVM學習中可以看出來，SVM是一種典型的兩類分類器。而現實中要解決的問題，往往是多類的問題。如何由兩類分類器得到多類分類器，就是一個值得研究的問題。 以文本分類為例，現成的方法有很多，其中一勞永逸的方法，就是真的一次性考慮所有樣本，並求解一個多目標函數的優化問題，一次性得到多個分類面 ...