主要的兩種策略是：一對多方法；一對一方法。
一對一方法是在任意兩類樣本之間設計建立乙個二值分類器，對每乙個樣本都需要用所有的二值分類器進行分類，然後得票最多的類別即為該未知樣本的**類別。這樣的話，兩類樣本我們就要設計c22個分類器，三類樣本就要設計c23個分類器。當我們有n個類別的時候，就必須設計c2n個分類器，這種方法非常消耗計算機資源。
另外一種實現多類分類器的方法是一對多，其為每類建立乙個分類器，最後的**類別是具有最大svm間隔的類別。相比如上種方法，這種方法是很省資源的。我們將使用高斯核函式的非線性多類svm模型。本資料集含有六個類別，腳跟著地，全足放平支撐，重心前移，腳跟離地，腳尖蹬離地，擺動腿，我們將為它們建立六個個高斯核函式svm來**。我們這裡採用tensorflow機器學習框架。首先，用svm1區分腳跟著地與其他行走模式，定義為y=+1表示腳跟著地，用y=-1表示其他行走模式，將腳跟著地區分出來。然後用svm2區分全足放平支撐和其他行走模式。以此類推，實現對六種行走模式的區分。當乙個測試樣本輸入的時候，每個分類器對分別對該樣本判定投票，得票最多的樣本為最終結果。
二分類 多分類
怎麼樣把兩類的分類的模型推廣到多類上？答 a.一對多法 one versus rest,簡稱ovr svms 訓練時依次把某個類別的樣本歸為一類,其他剩餘的樣本歸為另一類，這樣k個類別的樣本就構造出了k個svm。分類時將未知樣本分類為具有最大分類函式值的那類。b.一對一法 one versus on...
二分類實現多分類
很多分類器在數學解釋時都是以二分類為例，其數學推導不適用於多分類，模型本身也只能用於二分類，如svm，adaboost 但是現實中很多問題是多分類的，那這些模型還能用嗎 改變這些模型的原理，重新推導數學公式，然後 實現。這種方法一般不可取，難度大，而且很麻煩 也叫一對其餘法 假設有n個類，每次把乙個...
二分類問題
模型 帶有relu啟用的dense層堆疊 對於二分類問題，網路的最後一層應該是只有乙個單元並使用sigmoid啟用的dense層，網路的輸出應該是0 1的標量，表示概率值 對於二分類問題的sigmoid標量輸出，應該使用binary crossentroy 二元交叉熵 損失函式 實驗 1 嘗試增加或...