Machine learningMachine learning

מכונת וקטורים תומכים (SVM) חצי-מפוקחת

מכונת וקטורים תומכים (SVM) חצי-מפוקחת (S3VM) מרחיבה את ה-SVM הקלאסי על ידי שילוב כמויות גדולות של נתונים לא מתויגים לצד קבוצת אימון קטנה מתויגת. היא מחפשת היפר-מישור עם שוליים מקסימליים, אשר לא רק מפריד את הדוגמאות המתויגות, אלא גם עובר דרך אזורים דליליים של התפלגות הנתונים המלאה, וכתוצאה מכך מביא להכללה טובה יותר כאשר דגימות מתויגות הן נדירות.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Joachims, T. (1999). Transductive Inference for Text Classification using Support Vector Machines. Proceedings of the 16th International Conference on Machine Learning (ICML), 200–209. link
  2. Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Support Vector Machine (S3VM / Transductive SVM). ScholarGate. https://scholargate.app/he/machine-learning/semi-supervised-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

מאוזכר על ידי

ScholarGateSemi-supervised Support Vector Machine (Semi-supervised Support Vector Machine (S3VM / Transductive SVM)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/machine-learning/semi-supervised-support-vector-machine · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026