SVM的推導(dǎo)，特性?多分類怎么處理?

? SVM是最大間隔分類器

從線性可分情況下，原問題，特征轉(zhuǎn)換后的dual問題，引入kernel(線性kernel,多項(xiàng)式，高斯),最后是soft margin。

線性：簡單，速度快，但是需要線性可分

多項(xiàng)式：比線性核擬合程度更強(qiáng)，知道具體的維度，但是高次容易出現(xiàn)數(shù)值不穩(wěn)定，參數(shù)選擇比較多。

高斯：擬合能力最強(qiáng)，但是要注意過擬合問題。不過只有一個(gè)參數(shù)需要調(diào)整。

? 多分類問題，一般將二分類推廣到多分類的方式有三種，一對一，一對多，多對多。

一對一：將N個(gè)類別兩兩配對，產(chǎn)生N(N-1)/2個(gè)二分類任務(wù)，測試階段新樣本同時(shí)交給所有的分類器，最終結(jié)果通過投票產(chǎn)生。

一對多：每一次將一個(gè)例作為正例，其他的作為反例，訓(xùn)練N個(gè)分類器，測試時(shí)如果只有一個(gè)分類器預(yù)測為正類，則對應(yīng)類別為最終結(jié)果，如果有多個(gè)，則一般選擇置信度最大的。從分類器角度一對一更多，但是每一次都只用了2個(gè)類別，因此當(dāng)類別數(shù)很多的時(shí)候一對一開銷通常更小(只要訓(xùn)練復(fù)雜度高于O(N)即可得到此結(jié)果)。

多對多：若干個(gè)類作為正類，若干個(gè)類作為反類。注意正反類必須特殊的設(shè)計(jì)。

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