支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,因其可以避免过拟合的优越性质现已广泛应用于人工智能的各个领域。本文依据支持向量机的原理,分析了多种基于支持向量机多分类技术的优缺点,并将它们的分类效果进行实验对比,最后总结了各种多分类方法的适用场景。
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