एन्सेम्बल सपोर्ट वेक्टर मशीन (Ensemble Support Vector Machine)
एन्सेम्बल सपोर्ट वेक्टर मशीन (Ensemble Support Vector Machine) कई स्वतंत्र रूप से प्रशिक्षित SVM क्लासिफायर या रिग्रेसर को जोड़ती है — प्रत्येक एक अलग डेटा विभाजन, बूटस्ट्रैप नमूना, या फ़ीचर सबसेट पर फिट किया जाता है — और वोटिंग, औसत या स्टैकिंग के माध्यम से उनके आउटपुट को एकत्रित करती है। यह दृष्टिकोण एक एकल बड़े पैमाने के SVM में निहित उच्च कम्प्यूटेशनल लागत और कर्नेल हाइपरपैरामीटर के प्रति संवेदनशीलता को कम करता है, साथ ही जटिल या उच्च-आयामी डेटासेट पर सामान्यीकरण में सुधार करता है।
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स्रोत
- Kim, H.-C., Pang, S., Je, H.-M., Kim, D., & Bang, S. Y. (2002). Constructing support vector machine ensemble. Pattern Recognition, 36(12), 2757–2767. DOI: 10.1016/s0031-3203(03)00175-4 ↗
- Dietterich, T. G. (2000). Ensemble methods in machine learning. In Multiple Classifier Systems (MCS 2000), Lecture Notes in Computer Science, vol. 1857, pp. 1–15. Springer. DOI: 10.1007/3-540-45014-9_1 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Support Vector Machine (Aggregated SVM Ensemble). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/ensemble-support-vector-machine
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