機器學習線性模型(3)

多分類學習，考慮N個類別 C1,C2,…CN C 1 , C 2 , … C N ,多分類學習的基本思想就是： 將多分類任務拆爲若干個二分類任務求解。 先對問題進行拆分，拆出的每個二分類任務訓練一個分類器，在測試時，對這些分類器的預測結果進行集成以獲得最終的多分類結果。 最經典的拆分策略有三種： 一對一(OVO)，對於N分類學習，OVO將這N個類別兩兩配對，從而產生 N(N−1)/2 N ( N

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