用TensorFlow实现多类支持向量机的示例代码

上传者: 38624914 | 上传时间: 2022-06-29 13:36:25 | 文件大小: 137KB | 文件类型: PDF
本文将详细展示一个多类支持向量机分类器训练iris数据集来分类三种花。 SVM算法最初是为二值分类问题设计的,但是也可以通过一些策略使得其能进行多类分类。主要的两种策略是:一对多(one versus all)方法;一对一(one versus one)方法。 一对一方法是在任意两类样本之间设计创建一个二值分类器,然后得票最多的类别即为该未知样本的预测类别。但是当类别(k类)很多的时候,就必须创建k!/(k-2)!2!个分类器,计算的代价还是相当大的。 另外一种实现多类分类器的方法是一对多,其为每类创建一个分类器。最后的预测类别是具有最大SVM间隔的类别。本文将实现该方法。 我们将加载iris

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