सक्रिय अधिगम एक-वर्ग SVM
सक्रिय अधिगम एक-वर्ग SVM, एक-वर्ग समर्थन सदिश मशीन — जो सामान्य डेटा की सीमा सीखता है एक कर्नेल-आधारित नवीनता डिटेक्टर — को एक सक्रिय अधिगम लूप के साथ जोड़ता है जो विशेषज्ञ एनोटेशन के लिए सबसे जानकारीपूर्ण बिना लेबल वाले उदाहरणों का चयन करता है। परिणाम एक डेटा-कुशल विसंगति डिटेक्टर है जो न्यूनतम लेबलिंग प्रयास के साथ अपनी निर्णय सीमा में सुधार करता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/active-learning-one-class-svm
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