前面七篇文章(从 间隔最大化,支持向量开始)系统地推导了适用于二类分类(binary/two-class classification)问题的SVM。在此基础上可以将SVM推广到多类分类问题。在理解二类分类SVM后,多类分类SVM也不难理解。本文…
在深入理解了二类分类支持向量机(SVM)的基础后，将SVM扩展到多类分类问题变得相对简单。文章将介绍两种常见的多类SVM方法：成对分类和一类对余类方法，以及一种只需求解一个优化问题的方法。11. 成对分类方法（one-against-one）: 这种方法基于二类SVM，通过在每两个类别间构建独立的二分类问题来处理多...
在分类这块,svm一共可分为三大类,即线性可分支持向量机,线性支持向量机和非线性支持向量机。 2 策略 我们svm模型的目的就是寻找间隔最大的分类超平面,其中超平面表示为: 寻找最优超平面即在相关约束条件下,计算出w和b的最优解,从而得到分类决策函数: 为了表示分类结果的确信度,我们用点到平面的间隔来度量,间隔有...