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多分类支持向量机
引言
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种广泛应用于模式识别和机器学习领域的分类算法。在前面的学习中,我们已经详细介绍了二分类支持向量机的原理和实现。然而,在实际应用中,很多问题涉及多个类别,例如手写数字识别、多类情感分析等。因此,本节将重点讨论如何将支持向量机扩展到多分类问题。
二分类支持向量机回顾
在讨论多分类支持向量机之前,我们先回顾一下二分类支持向量机的基本原理。二分类支持向量机的目标是在特征空间中找到一个最优的超平面,使得两类样本之间的间隔最大化。这个超平面可以通过以下优化问题求解:
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