二分类器解决多分类问题

两种思路： 以SVM为例 1.one-versus-rest 思想： 假设一共有1,2,3,4,5个类别的数据 对于第1类，训练一个分类器：第1类是正样本，其余类的样本都是负样本 对于第2类，训练一个分类器：第2类是正样本，其余类的样本都是负样本 以此类推，一共训练出五个分类器 在预测阶段，对于输入的待分类样本，分别从第一个分类器开始询问是否属于该类别，该分类器“承认”，就将该样本判别为该类 存在

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