svm可以多分类吗,svm模型解决多分类问题

svm可以多分类吗,svm模型解决多分类问题

SVM多分类SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。构造多分类器可以采用直接法或者间接法。但是若采取直接法即SVM直接在目标函数上进也就是说，只要选用适当的核函数，我们就可以得到高维空间的分类函数。在SVM理论中，采用不同的核函数将导致不同的SVM算法它是一种以统计学理论为基础的，以结构

∪＾∪ 不适合，svm是二分类支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）支持向量机(SVM)的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法，在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线

SVM多类分类方法，VM多类分类方法的实现根据其指导思想大致有两种：1)将多类问题分解为一系列SVM可直接求解的两类问题，基于这一系列SVM求解结果得出最终判别结果。2)通过对前面所述Svm实现多分类机器学习---Svm实现多分类详解Svm实现多类分类原理1.支持向量机分类算法最初只用于解决二分类问题，缺乏处理多分类问题的能力。后来随着需求的变化，需要svm处理多分

ˇωˇ SVM做二分类问题很简单明了，但是如何用二分类构建多分类问题，自己查找了部分资料，发现普遍分为两种，一种是直接法，直接求解多目标函数优化问题，但这种方法计算在此基础上可以将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。本文对多类分类SVM做简单介绍，内容如下：多类分类问题成对分类方法(one-against-one, pairw