我在机器学习上有标签问题，最初我认为机器学习上的标签都是一样的。在我尝试练习之后，SVM和MLP标签之间存在差异。真的吗 ？ 我通过使用LBP来获取特征，从事车辆（汽车，卡车和公共汽车）分类工作，请帮我解决这个问题，有人可以解释如何为SVM和MLP做正确的标签（ ANN）???
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在大多数ML框架中，您使用一个数字告诉每个数据的类，该数字告诉每个数据类，但是在内部：
支持向量机：
最初SVM公式用于二进制分类，标签取值+1和-1。
当你有n个类创建n个二进制分类器时，你可以执行多类分类，在他的类中使用+1而在其他类中使用-1。
选择二进制分类器获得更高输出的类。
但是像libsvm这样的大多数实现都在内部执行，因此您不必担心它。
的MLP：
您可以使用ANN对每个数据进行训练，通过训练网络进行多类分类，这些数据是长度为n的向量，用0表示，其中1表示属于他的班级。