🌟SVM与SoftMax：多分类原理大揭秘📚
发布时间：2025-03-23 22:08:53来源：
支持向量机（SVM）和SoftMax是两种常见的机器学习模型，尤其在多分类任务中各有千秋。✨
首先看SVM，它通过最大化不同类别间的间隔来实现分类。它的核心在于寻找一个超平面，将数据点分到不同的类别中，而不管有多少个类别。对于多分类问题，通常采用One-vs-Rest（OvR）或One-vs-One（OvO）策略。🎯
再来说说SoftMax，它是一种概率型的输出函数，常用于神经网络的最后一层。SoftMax将输入转化为每个类别的概率分布，便于后续交叉熵损失函数计算。它直接输出各分类的概率值，使得模型更易于解释。📝
两者在损失函数上也有所不同：SVM使用的是Hinge Loss，强调正确分类的边界；而SoftMax则基于交叉熵损失，注重预测概率的准确性。这两种方法虽然路径不同，但都为多分类任务提供了强大的工具！💪
机器学习 深度学习 算法对比
免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
