多分类学习的基本思路是“拆解法”，即将多分类任务拆为若干个二分类任务求解。最经典的拆分策略有三种：
“一对一”（OvO）：将N个类别两两配对，两个其中一个作为正例，另一个作为反例。测试阶段，新样本全部提交给所有分类器，得到个分类结果，最终把预测得最多的类别作为最终分类结果。
“一对多”（OvR）：每次将一个类的样例作为正例，所有其他类作为反例来训练N个分类器，选择预测为正的作为分类结果，若有多个分类器预测结果为正，则通常考虑分类器的预测置信度，选择置信度最大的类别标记作为分类结果。
“多对多”（MvM）：有特殊设计。例子：“纠错输出码”
旨在使用keras构建出二分类和多分类模型，给出相关代码。 机器学习问题中，二分类和多分类问题是最为常见，下面使用...
机器学习的基本任务（也就是说算法的模型的输出结果主要分为两类） 分类任务 二分类 多分类 多分类任务还包括：数字识...
3.5 新闻分类：多分类 在上一小节，学习了如何使用全联接神经网络将向量输入分为二类。但是，当需要多分类时该咋办呢...
一、学习的分类 根据输出空间：分类（二分类、多分类）、回归、结构化（监督学习+输出空间有结构）；根据标签：监督学习...
LR实现多分类 LR是一种传统的二分类模型，也可以做多分类模型，其实现思路如下： 将多分类模型拆分成多个二分类模型...
多分类学习的基本思路是“拆解法”，即将多分类任务拆为若干个二分类任务求解。最经典的拆分策略有三种： “一对一...
之前研究的分类算法比如SVM，LR等，解决的都是二分类问题，那如果问题用有多个类别呢？二分类问题转多分类问题，常用...
· 现实中常常遇到多分类问题，有些二分类问题可以直接推广到多分类。不失一般性地，考虑N个类别C1,C2,...Cn...
多分类问题和二分类问题差不多，主要区别在于原来的二分类0,1 label不适用于多分类。因此需要使用one-hot...
简介 Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 y 可以取两个...
本文标题：多分类学习
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