ওয়ান-ক্লাস এসভিএম (One-Class SVM)
ওয়ান-ক্লাস এসভিএম হলো একটি অনিরীক্ষিত অস্বাভাবিকতা (anomaly) ও নতুনত্ব (novelty) শনাক্তকরণ অ্যালগরিদম যা কার্নেল-প্ররোচিত বৈশিষ্ট্য স্থানে (kernel-induced feature space) স্বাভাবিক প্রশিক্ষণ ডেটার চারপাশে একটি সুনির্দিষ্ট সীমানা তৈরি করে। এই সীমানার বাইরে পড়া নতুন পর্যবেক্ষণগুলিকে এটি আউটলায়ার হিসেবে চিহ্নিত করে। ১৯৯৯-২০০১ সালে শোলকপফ (Scholkopf) ও অন্যান্যরা এটি প্রবর্তন করেন। এটি এসভিএম (SVM) কাঠামোকে একক-শ্রেণির সেটিংয়ে প্রসারিত করে যেখানে কোনো লেবেলযুক্ত অস্বাভাবিকতা উপলব্ধ থাকে না।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+18 more
উৎস
- Scholkopf, B., Platt, J. C., Shawe-Taylor, J., Smola, A. J., & Williamson, R. C. (2001). Estimating the support of a high-dimensional distribution. Neural Computation, 13(7), 1443–1471. DOI: 10.1162/089976601750264965 ↗
- Tax, D. M. J., & Duin, R. P. W. (2004). Support vector data description. Machine Learning, 54(1), 45–66. DOI: 10.1023/B:MACH.0000008084.60811.49 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). One-Class Support Vector Machine (Novelty and Anomaly Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/one-class-svm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- অটোএনকোডার অ্যানোমালি ডিটেকশনযন্ত্র শিখন↔ compare
- আইসোলেশন ফরেস্টযন্ত্র শিখন↔ compare
- Local Outlier Factor (LOF)যন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →