机器学习在现实中常常遇到多分类问题，而一些优秀的二分类学习算法（如逻辑回归，SVM等等）不支持多分类任务。一般地，对于这类问题通用的解决策略是对将其进行拆分，即将多分类任务拆解成多个二分类任务，常用的拆解策略有一对一、一对多和多对多，另外还有有向无环图、层级分类等扩展算法。本次报告介绍了这5种算法的原理和优劣势分析，并展示了两个实际中多分类任务拆解的应用。
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