SVM算法（八）将SVM推广到多分类问题

SVM算法本质上是基于正、负样本推导得到的二分类模型。通过一些手段，可将其推广到多分类问题中： 一、使用多类SVM损失函数 在原始的二分类SVM算法中，模型可看做对Hinge损失函数的L2正则化，即： min ⁡ λ N w 2 + ∑ i = 0 N m a x ( 0 , 1 − y i ( w x i + b ) ) \min \frac{\lambda}{N} w^2+\sum_{i=0}

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