SVM Uniclas en Línea
SVM Uniclas en Línea es una extensión incremental de la clásica Máquina de Vectores de Soporte Uniclas que actualiza su frontera de decisión a medida que llegan nuevos datos, una muestra a la vez, lo que la hace adecuada para entornos de transmisión y detección de anomalías o novedades en tiempo real sin necesidad de reentrenamiento desde cero.
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Fuentes
- Laskov, P., Gehl, C., Krueger, S., & Muller, K.-R. (2006). Incremental support vector learning: Analysis, implementation and applications. Journal of Machine Learning Research, 7, 1909–1936. link ↗
- Scholkopf, B., Williamson, R., Smola, A., Shawe-Taylor, J., & Platt, J. (1999). Support vector method for novelty detection. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 12, 582–588. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Online One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/online-one-class-svm
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