svm 是針對二分類問題, 如果要進行多分類, 無非就是多訓練幾個svm唄
對於k個類別(k>2) 的情況, 訓練k個svm, 其中, 第j個svm用於判斷任意條資料是是屬於類別j還是非類別j.
**的時候, 具有最大值的 \(w_i^tx + bi\) 表示該樣本屬於類別i.
假設樣本有 3個類別, a, b, c, 則需要訓練3個svm, 記為s1, s2, s3針對k個類別, 進行兩兩組合, 訓練 k* (k-1) / 2 個svm, 每個svm 只用於判斷樣本是屬於k中特定的兩個類別.然後輸出乙個樣本x, 都要經過 s1, s2, s3, 則為 max(s1(x), s2(x), s3(x)) 該類別
**的時候, 用 k * (k-1) / 2 個svm 做 k * (k-1) / 2 次**, 用投票的方式決定該樣本是屬於那個類別.
同樣假設樣本有3個類別 a, b, c, 則需訓練 3 * (3-1) / 2 = 3 個支援向量機, 分別是sab, sac, sbc特點然後輸入乙個樣本x, 做3測**,(ab, ac, bc) , 假設結果分別是: b, a, b 則最終為b類別
優勢
支援不同的kernel 函式
劣勢
總體而言, 正如jerry大佬常談的, 這種凸優化(對偶) , 核函式這樣的技術, 不僅僅只是用於svm , 很多地方也都可以的呀. 我感覺svm, 這算是我真正學到了一點, 硬核技術了.
SVM多分類思路
svm本身是乙個二值分類器 svm演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 1 直接法，直接在目標函式上進行修改，將多個分類面的引數求解合併到乙個最優化問題中，通過求解該最優化問題 一次性 實現多類分類。這種方法看似簡...
SVM多分類的幾種方式
svm實現多分類的三種方案 svm本身是乙個二值分類器 svm演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 1 直接法，直接在目標函式上進行修改，將多個分類面的引數求解合併到乙個最優化問題中，通過求解該最優化問題 一次性 ...
機器學習之SVM多分類
以下內容參考 王正海 基於決策樹多分類支援向量機岩性波譜分類 svm本身是應用於二分類的，所以在處理多分類並且想應用svm有必要進行改進svm如果直接在目標函式上進行修改的話，就是將多個分類面的引數合併到乙個最優化問題上，顯然難度太大。但是對於lr的話，可以直接拓展為softmax多分類。常見的方法...