支持向量机多分类：One-vs-All 和 One-vs-One 方法详解

支持向量机 (SVM) 最初设计用于二分类问题，但可以通过一些技巧处理多分类问题。最常用的技巧包括 '一对多' (One-vs-All) 和 '一对一' (One-vs-One) 方法。

'一对多' 方法，也称为 '一对剩余' (One-vs-Rest) 方法，将多分类问题转化为多个二分类问题。对于一个有 k 个类别的任务，我们可以训练 k 个不同的支持向量机，每个 SVM 只负责区分一个类别和其他所有类别。然后，将测试样本分别输入这 k 个 SVM 中，最后选择分类得分最高的作为最终结果。

'一对一' 方法，也称为 '全对' (All-pairs) 方法，将多分类问题转化为 k(k-1)/2 个二分类问题。即每对类别之间训练一个 SVM。然后，将测试样本输入每个 SVM 中，最终通过投票方式决定最终分类结果。

总之，支持向量机可以通过这些技巧处理多分类问题，并且在很多情况下，这些方法能够取得很好的分类效果。