Meetodi tõendite kirje
Online Support Vector Machine
Online SVM adapts the classical support vector machine to streaming or sequentially arriving data by updating the decision boundary one example at a time rather than solving a global quadratic program. Algorithms such as Pegasos and LASVM make this tractable at large scale, preserving the margin-maximising spirit of SVMs with sub-linear time per update.
Allikakirje
Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.
Online Support Vector Machine (Incremental SVM for Streaming Data)
Taksonoomiline meetodikirje · ml-model / machine-learning
- 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
- 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. · URL
Kureeritud väited
Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.
Kureeritud väiteid veel pole
See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.
Seotud meetodid
Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.