ماشین بردار پشتیبان تک کلاسه مقاوم
ماشین بردار پشتیبان تک کلاسه مقاوم (Robust One-Class SVM) با افزودن مکانیزمهای مقاومت — مانند اهداف هرس شده، انتخاب هستههای مقاوم، یا توابع زیان مقاوم در برابر آلودگی — ماشین بردار پشتیبان تک کلاسه کلاسیک را برای تشخیص نوآوری و ناهنجاری گسترش میدهد که تأثیر نویز دم سنگین یا نقاط پرت موجود در دادههای آموزشی را کاهش میدهد و مرز تصمیمی را ایجاد میکند که نمایانگر بهتری از پشتیبان واقعی کلاس نرمال باشد.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- Scholkopf, B., Williamson, R., Smola, A., Shawe-Taylor, J., & Platt, J. (1999). Support vector method for novelty detection. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 12, 582–588. link ↗
- Liu, Y., Li, Z., & Zhou, C. (2018). Roseq: Robust and efficient one-class SVM for large-scale novelty detection. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 29(12), 6290–6304. link ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Robust One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/robust-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.
- تشخیص ناهنجاری با خودرمزگذاریادگیری ماشین↔ compare
- جنگل ایزوله (Isolation Forest)یادگیری ماشین↔ compare
- ماشین بردار پشتیبان تک کلاسهیادگیری ماشین↔ compare
- جنگل ایزولهسازی مقاومیادگیری ماشین↔ compare
- ماشین بردار پشتیبان مقاومیادگیری ماشین↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →