Semi-supervised Support Vector Machine
Semi-supervised Support Vector Machine (S3VM) হলো একটি উন্নত ক্লাসিক্যাল SVM যা অল্প সংখ্যক লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের পাশাপাশি প্রচুর পরিমাণে লেবেলবিহীন ডেটা অন্তর্ভুক্ত করে। এটি এমন একটি সর্বোচ্চ-মার্জিন হাইপারপ্লেন খোঁজে যা কেবল লেবেলযুক্ত উদাহরণগুলোকেই পৃথক করে না, বরং সম্পূর্ণ ডেটা ডিস্ট্রিবিউশনের কম ঘনত্বের অঞ্চলগুলোর মধ্য দিয়েও যায়, যার ফলে লেবেলযুক্ত নমুনা দুষ্প্রাপ্য হলে উন্নত সাধারণীকরণ (generalization) লাভ করা যায়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Joachims, T. (1999). Transductive Inference for Text Classification using Support Vector Machines. Proceedings of the 16th International Conference on Machine Learning (ICML), 200–209. link ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Support Vector Machine (S3VM / Transductive SVM). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/semi-supervised-support-vector-machine
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.
- লেবেল প্রোপাগেশনযন্ত্র শিখন↔ compare
- লজিস্টিক রিগ্রেশনগবেষণা পরিসংখ্যান↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (শ্রেণীকরণ)যন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →