支持向量机适用于多分类吗
支持向量机多类分类方法及特点 -
支持向量机是针对两类分类问题提出的，而在实际应用中多类分类问题更为普遍。如何将支持向量机的优良性能推广到多类分类一直是支持向量机研究中的重要内容，其对于类别数目较多的分类问题，目前仍缺乏有效的支持向量机多类分类方法。多类分类是机器学习领域中的重要问题，它的应用在现实生活等我继续说。
1）支持向量机算法对大规模训练样本难以实施，这是因为支持向量算法借助二次规划求解支持向量，这其中会设计m阶矩阵的计算，所以矩阵阶数很大时将耗费大量的机器内存和运算时间。2）经典的SVM只给出二分类的算法，而在数据挖掘中，一般要解决多分类的分类问题，而支持向量机对于多分类问题解决效果并不理想。
支持向量机是针对两类分类问题提出的，而在实际应用中多类分类问题更为普遍。如何将支持向量机的优良性能推广到多类分类一直是支持向量机研究中的重要内容，其对于类别数目较多的分类问题，目前仍缺乏有效的支持向量机多类分类方法。多类分类是机器学习领域中的重要问题，它的应用在现实生活等我继续说。
1）支持向量机算法对大规模训练样本难以实施，这是因为支持向量算法借助二次规划求解支持向量，这其中会设计m阶矩阵的计算，所以矩阵阶数很大时将耗费大量的机器内存和运算时间。2）经典的SVM只给出二分类的算法，而在数据挖掘中，一般要解决多分类的分类问题，而支持向量机对于多分类问题解决效果并不理想。
支持向量机（英语：support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类说完了。
超级通俗的解释：支持向量机是用来解决分类问题的。先考虑最简单的情况，豌豆和米粒，用晒子很快可以分开，小颗粒漏下去，大颗粒保留。用一个函数来表示就是当直径d大于某个值D，就判定为豌豆，小于某个值就是米粒。d>D, 豌豆d<D,米粒在数轴上就是在d左边就是米粒，右边就是绿豆，这是一维的情况。
支持向量机分类为什么会出现分3类比分2类准确度高很多 -
也就是使用y=g(x)来推断任一输入x所对应的输出值。分类问题是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：1，1）。也就是使用y=sign(g(x))来推断任一输入x所对应的类别。综上，回归问题和分类问题的本质一样，不同仅在于他们的输出的取值范围不同。分类问题中，输出只允许取两等我继续说。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类过程是基于Vapnik和Cher－ vonenkis提出的统计学习理论（Statistical Learning Theory，SLT），Vapnik对SVM进行了详细的讨论（Vapnik，1995；Shah et al.，2003；Mahesh et al.，2004；李海涛等，2007；张兵等，2011）。支持向量机（SVM）分类的主要思想是寻找等会说。
25道题检测你对支持向量机算法的掌握程度 -
相反的是，“支持向量机(SVM)”就像一把锋利的刀，它比较适用于较小的数据集，但在较小的数据集上面，它可以构建更加强大的模型。相信在你学习机器学习算法解决分类问题的时候，肯定听说过支持向量机(SVM),在过去的五十年中SVM在随着时间进行演化，并且在分类之外也得到了应用，比如回归、离散值分析、排序。我相信你在有帮助请点赞。
支持向量机可以做到全局最优，而神经网络容易陷入多重局部最优。libsvm和SVMLite都是非常流行的支持向量机工具，e1071包提供了libsvm的实现，klap包提供了对后者的实现。 SVM优势在于利用了面向工程问题的核函数，能够提供准确度非常高的模型，同时借助正则项可以避免模型的过度适应，用户不必担心诸如局部是什么。
SVM的类型和核函数选择 -
线性分类：线性可分性、损失函数（loss function）、经验风险（empirical risk）与结构风险（structural risk）。核函数的选择要求满足Mercer定理（Mercer's theorem），即核函数在样本空间内的任意格拉姆矩阵（Gram matrix）为半正定矩阵（semi-positive definite）。常用的核函数有：线性核函数，多项式核函数，..
3. 而在分类问题中，目标是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（例如：1或-1）。换句话说，使用y=sign(g(x))来预测任一输入x所对应的类别。4. 总的来说，回归问题和分类问题的本质相同，只是它们的输出取值范围不同。在分类问题中，输出只能取两个值；而在回归问题中，输出是什么。