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 前言分类从结果的数量上可以简单的划分为：二分类（BinaryClassification）多分类（Multinomial Classification）。其中二分类是最常见且使用最多的分类场景，解决二分类的算法有很多，比如：基本的KNN、贝叶斯、SVMOnlineRanking

·阅读摘要：本文提出结合CNN的XML-CNN模型来解决大规模的多标签文本分类问题。[1]DeepLearningforExtremeMulti-labelTextClassification[0]摘要极端多标签文本分类(extrememulti-labeltextclassification(XM

基于ML-KNN的多标签分类算法转载于:https://www.cnblogs.com/liuys635/p/11209238.html文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识算法技能树首页概览38281人正在系统学习中

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一、概述 上一篇文章我们利用ML.NET的多元分类算法实现了一个手写数字识别的例子，这个例子存在一个问题，就是输入的数据是预处理过的，很不直观，这次我们要直接通过图片来进行学习和判断。思路很简单，就是写一个自定义的数据处理通道，输入为文件名，输出为float数字，里面保存的是像素信息。&n

一、问题与解决方案通过多元分类算法进行手写数字识别，手写数字的图片分辨率为8*8的灰度图片、已经预先进行过处理，读取了各像素点的灰度值，并进行了标记。其中第0列是序号（不参与运算）、1-64列是像素值、65列是结果。我们以64位像素值为特征进行多元分类，算法采用SDCA最大熵分类算法。 二