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《机器学习导论》2nd Edition ---（土耳其）Ethem Alpaydin 著 范明 昝（zan）红英 牛常勇译 ----机械Press-2014.3
2.5 学习多类
前面有家用汽车例子，属于家用汽车类的正例和属于其他所有汽车类别的负例。
这是一个两类（two-class）问题。
通常情况下，我们有K个类，记为Ci, i=1, 2, ---, K,
且每个输入实例严格地属于其中一个类。训练集形如
x = ﹛x t, r t ﹜ t =1 to N
其中r 是K维的。且 r t i = { 1 xt 属于Ci ； 0 如果x t 属于Cj， j 不等于i
在用于分类的机器学习中，我们希望学习将一个类与所有其他类分开的边界。
这样可以把K-类的分类问题看作是K个两类问题。
因此在K-类的分类问题中，我们要学习K个假设 （此处有公式）
整体经验误差对所有类在所有实例上的预测取和。（此处有公式）
理想情况下，对于给定的X，只有其中一个假设为1，且我们能够选定一个类。但，若没有，或者有两个或更多的 hi(x)=1时，就无法选定一个类，这是不确定的（doubt）情况且分类器要拒绝这种情况。
在学习家用汽车的例子中，只用了一个假设，且只对正例样本建模。任何未包括其中的实例都不是家用汽车。
作为另一种选择，有时我们可能更倾向于构建两个假设，I个对正例，一个对负例。
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