多分類學習的基本思路是「拆解法」，即將多分類任務拆分成若干個二分類任務求解。
考慮n個類別，c1，c2， c3，…， cn，給定資料集d=，yi∈
將n個類別兩兩配對，產生n(n-1)/2個二分類任務，獲得n(n-1)/2個分類器，新樣本交給這些分類器，得到n(n-1)/2個結果，最終結果投票產生。
每次將乙個類作為正例，其餘n-1個類作為反例。可訓練出n個分類器，在測試時，若僅有乙個分類器**為正類，則對應的類別標記作為最終分類結果。若有多個分類器**為正類，則通常考慮各分類器的**置信度，選擇**置信度最大的類別標記作為分類結果。
類別多時，ovo的訓練時間開銷通常比ovr小。
每次將若干個類作為正類，若干個其他類作為反類。顯然，ovo，ovr是mvm的特例。
mvm的正、反類構造須有特殊的設計，不能隨意選取。最常用的mvm技術：「糾錯輸出碼」（ecoc），將編碼的思想引入類別拆分，並盡可能在解碼過程中具有容錯性。
ecoc主要分為兩步：
多分類學習
多分類學習的基本思路是拆解法，即將多個二分類任務拆為若干個二分類任務求解。具體地就是，先對問題進行拆分，然後為每個拆分的二分類任務訓練乙個分類器 在測試時，對這些分類器的 結果進行整合以獲得最終的多分類結果。關鍵 多分類任務如何拆分。經典的為 一對一 one vs one,ovo 一對多 one v...
softmax多分類學習
softmax回歸從零開始實現 import torch import torchvision import numpy as np import sys import d2lzh pytorch as d2l 獲取資料 batch size 256 train iter,test iter d2l...
通俗易懂之Ajax
在網頁載入的時候，載入的都是靜態的資源,你寫的每一句話，每乙個結構都是固定的，比如在哪個區域顯示哪張，頁面渲染之後都無法在改變，想要改變就只有改 然後在重新整理頁面。而ajax可以讓我們在 執行的時候，去請求其他地方的資源或者介面，然後把請求來的資料，根據我們寫好的方法渲染到頁面上，多次進行ajax...