Active Learning One-class SVM
Active Learning One-class SVM combina la máquina de vectores de soporte de una clase (one-class support vector machine, OCSVM) —un detector de novedades basado en kernels que aprende el límite de los datos normales— con un bucle de aprendizaje activo que selecciona las instancias no etiquetadas más informativas para anotación por parte de expertos. El resultado es un detector de anomalías eficiente en cuanto a datos que mejora su límite de decisión con un esfuerzo mínimo de etiquetado.
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Fuentes
- 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 ↗
- Settles, B. (2009). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin–Madison. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/active-learning-one-class-svm
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- Aprendizaje activoAprendizaje automático↔ compare
- Isolation ForestAprendizaje automático↔ compare
- SVM de una claseAprendizaje automático↔ compare
- Aprendizaje semisupervisadoAprendizaje automático↔ compare
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