ScholarGate
Assistent
Machine learningMachine learning

màquina de vectors de suport en línia

L'SVM en línia adapta la màquina de vectors de suport clàssica a dades en flux o que arriben seqüencialment, actualitzant el límit de decisió un exemple alhora en lloc de resoldre un programa quadràtic global. Algorismes com Pegasos i LASVM ho fan tractable a gran escala, preservant l'esperit de maximització del marge dels SVM amb temps sublineal per actualització.

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. Shalev-Shwartz, S., Singer, Y., Srebro, N., & Cotter, A. (2011). Pegasos: Primal estimated sub-gradient solver for SVM. Mathematical Programming, 127(1), 3–30. DOI: 10.1007/s10107-010-0420-4
  2. Bordes, A., Ertekin, S., Weston, J., & Bottou, L. (2005). Fast kernel classifiers with online and active learning. Journal of Machine Learning Research, 6, 1579–1619. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Online Support Vector Machine (Incremental SVM for Streaming Data). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/machine-learning/online-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.

Compare side by side
ScholarGateOnline Support Vector Machine (Online Support Vector Machine (Incremental SVM for Streaming Data)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/machine-learning/online-support-vector-machine · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026