बायेसियन वन-क्लास एसवीएम
बायेसियन वन-क्लास एसवीएम, शास्त्रीय वन-क्लास सपोर्ट वेक्टर मशीन को जोड़ता है — जो सामान्य प्रशिक्षण उदाहरणों के चारों ओर एक तंग सीमा सीखता है — बायेसियन अनुमान के साथ विसंगति के कैलिब्रेटेड संभाव्यता अनुमान उत्पन्न करने के लिए, केवल एक बाइनरी फ़्लैग के बजाय। यह नवीनता निर्णय पर अनिश्चितता मात्रा का ठहराव करने की अनुमति देता है, जिससे यह दृष्टिकोण अधिक उपयुक्त हो जाता है जब डाउनस्ट्रीम क्रियाएं इस बात पर निर्भर करती हैं कि मॉडल कितना आश्वस्त है कि एक नया अवलोकन विषम है।
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स्रोत
- Scholkopf, B., Platt, J. C., Shawe-Taylor, J., Smola, A. J., & Williamson, R. C. (2001). Estimating the support of a high-dimensional distribution. Neural Computation, 13(7), 1443–1471. DOI: 10.1162/089976601750264965 ↗
- Tipping, M. E. (2001). Sparse Bayesian learning and the relevance vector machine. Journal of Machine Learning Research, 1, 211–244. link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/bayesian-one-class-svm
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