机器学习线性模型(3)
多分类学习，考虑N个类别 C1,C2,…CN C 1 , C 2 , … C N ,多分类学习的基本思想就是： 将多分类任务拆为若干个二分类任务求解。 先对问题进行拆分，拆出的每个二分类任务训练一个分类器，在测试时，对这些分类器的预测结果进行集成以获得最终的多分类结果。 最经典的拆分策略有三种： 一对一(OVO)，对于N分类学习，OVO将这N个类别两两配对，从而产生 N(N−1)/2 N ( N
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