SVM 的推导，特性？多分类怎么处理？

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2018-10-23 阅读量: 961

SVM 的推导，特性？多分类怎么处理？

SVM是最大间隔分类器从线性可分情况下，原问题，特征转换后的dual问题，引入kernel(线性kernel,多项式，高斯),最后是soft margin。

线性：简单，速度快，但是需要线性可分多项式：比线性核拟合程度更强，知道具体的维度，但是高次容易出现数值不稳定，参数选择比较多。高斯：拟合能力最强，但是要注意过拟合问题。不过只有一个参数需要调整。

多分类问题，一般将二分类推广到多分类的方式有三种，一对一，一对多，多对多。

一对一：将N个类别两两配对，产生N(N-1)/2个二分类任务，测试阶段新样本同时交给所有的分类器，最终结果通过投票产生。

一对多：每一次将一个例作为正例，其他的作为反例，训练N个分类器，测试时如果只有一个分类器预测为正类，则对应类别为最终结果，如果有多个，则一般选择置信度最大的。从分类器角度一对一更多，但是每一次都只用了2个类别，因此当类别数很多的时候一对一开销通常更小(只要训练复杂度高于O(N)即可得到此结果)。

多对多：若干个类作为正类，若干个类作为反类。注意正反类必须特殊的设计。

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