一看就会的多分类支持向量机（Multi-SVM）与softmax分类(附代码详解)

一般的支持向量机（SVM）只能够用作二分类，而本次上传的代码是一个四分类的支持向量机（SVM）算法实现，代码的关键部分都会有注释，适合刚入门的小白看。本代码还用到了libsvm这个工具箱，需要读者自己配置，配置方法较为简单，自己百度就能实现。数据可以用自己的也可以用压缩包里面的。

本文学习自该大V 概述: 由于KNN算法的局限性,我们需要实现更强大的方法来实现图像分类，一般情况下该方法包含两个函数，一是评分函数(score function)，它是原始图像到每个分类的分值映射，二是损失函数(loss function)，它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签的一致性的。该方法可以转化为一个最优化问题,在最优化过程中,将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数的值,从而使得我们找到一个更好的评分函数(参数W)。 从图像到标签分值的参数化映射 评分函数将图像的像素值映射为各个类别的得分,得分越高说明越有可能属于该类别。 评分函数: 我们定义一个简单的函数映射:$ f(x_i

很好用的支持向量机实现多类分类Matlab程序

已经把相应的函数放在了压缩包里，包括数据图片运行结果，用的是传统的一对一支持向量机多分类方法，直接可以运行。如果你不能直接运行，请安装stprtool工具箱或相应的函数。

传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效的推广至多类问题仍是一个有待研 究的问题。本文中作者致力于对现有的几种较有成效的多类支持向量机做一介绍, 并比较其优劣, 以期对 研究者以后的研究能有所启发。

传统的SVM模型只能实现单输出，即输入多个特征，返回单一的特征。此代码实现输入多个特征输出多个特征。即多输入多输出SVM模型。

multisvm多分类支持向量机，不错的资源

Multi SVM code apply for multi classes

利用多标签对数据进行多分类，效果会有很大的改善，example里面是主程序，para的值自己给定。