我正在关注NLP和机器学习的these幻灯片。在幻灯片7中，作者说＆＃34;在二进制分类中，我们只能从输入映射到特征空间。＆＃34;这似乎与您从X x Y映射到要素空间的非二进制分类（在幻灯片中较早出现）不同。为什么二进制分类不能映射X x Y的所有可能组合？看起来每个可能的X都可以从Y中分配两个标签中的一个（即X x Y - > r ^ n）
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简而言之 - 这些幻灯片具有误导性。您可以将二进制分类视为多标签分类，因此不适用其他限制。然而，X x Y的技巧 - > F在二进制分类中只是冗余。在这里，所有为您提供有关分类到类0的信息的内容都会为您提供有关类1的分类的信息（因为没有其他选项，只有两种可能性），而在多类场景中不是类0的一部分没有给出任何实际信息（它仍然可以是类2或k的一部分），因此为某些类定义功能背后有一个原因。总结一下：