Machine learningMachine learning

Aprenentatge Actiu amb SVM de Una Classe

Active Learning One-class SVM combina la màquina de vectors de suport d'una sola classe (One-class SVM) —un detector de novetats basat en nuclis que aprèn el límit de les dades normals— amb un bucle d'aprenentatge actiu que selecciona les instàncies no etiquetades més informatives per a l'anotació experta. El resultat és un detector d'anomalies eficient en dades que millora el seu límit de decisió amb un esforç d'etiquetatge mínim.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Schölkopf, B., Platt, J. C., Shawe-Taylor, J., Smola, A. J., & Williamson, R. C. (1999). Estimating the Support of a High-Dimensional Distribution. Neural Computation, 13(7), 1443–1471. DOI: 10.1162/089976601750264965
  2. Settles, B. (2009). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin–Madison. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/machine-learning/active-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.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateActive learning One-class SVM (Active Learning with One-Class Support Vector Machine). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/machine-learning/active-learning-one-class-svm · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026