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svm通俗易懂的理解

稍稍退一步,我們就會想到所謂一類對其餘的方法,就是每次仍然解一個兩類分類的問題。比如我們有5個類別,第一次就把類別1的樣本定為正樣本,其餘2345的樣本合起來定為負樣本,這樣得到一個兩類分類器,它能夠指出一篇文章是還是不是第1類的;第二次我們把類別2 的樣本定為正樣本,把1345的樣本合起來定為負樣本,得到一個分類器,如此下去,我們可以得到5個這樣的兩類分類器(總是和類別的數目一致)。到了有文章需要分類的時候,我們就拿著這篇文章挨個分類器的問:是屬於你的麼?是屬於你的麼?哪個分類器點頭說是了,文章的類別就確定了。這種方法的好處是每個優化問題的規模比較小,而且分類的時候速度很快(只需要呼叫5
個分類器就知道了結果)。但有時也會出現兩種很尷尬的情況,例如拿一篇文章問了一圈,每一個分類器都說它是屬於它那一類的,或者每一個分類器都說它不是它那一類的,前者叫分類重疊現象,後者叫不可分類現象。分類重疊倒還好辦,隨便選一個結果都不至於太離譜,或者看看這篇文章到各個超平面的距離,哪個遠就判給哪個。不可分類現象就著實難辦了,只能把它分給第6個類別了……更要命的是,本來各個類別的樣本數目是差不多的,但其餘的那一類樣本數總是要數倍於正類(因為它是除正類以外其他類別的樣本之和嘛),這就人為的造成了上一節所說的資料集偏斜問題。