ऑनलाइन सपोर्ट वेक्टर मशीन
ऑनलाइन एसवीएम शास्त्रीय सपोर्ट वेक्टर मशीन को स्ट्रीमिंग या क्रमिक रूप से आने वाले डेटा के लिए अनुकूलित करता है, एक वैश्विक द्विघात प्रोग्राम को हल करने के बजाय एक बार में एक उदाहरण द्वारा निर्णय सीमा को अद्यतन करके। पेगासोस और एलएएसवीएम जैसे एल्गोरिदम इसे बड़े पैमाने पर सुगम बनाते हैं, एसवीएम की मार्जिन-अधिकतमकरण भावना को प्रति अद्यतन उप-रैखिक समय के साथ संरक्षित करते हैं।
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स्रोत
- Shalev-Shwartz, S., Singer, Y., Srebro, N., & Cotter, A. (2011). Pegasos: Primal estimated sub-gradient solver for SVM. Mathematical Programming, 127(1), 3–30. DOI: 10.1007/s10107-010-0420-4 ↗
- Bordes, A., Ertekin, S., Weston, J., & Bottou, L. (2005). Fast kernel classifiers with online and active learning. Journal of Machine Learning Research, 6, 1579–1619. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Support Vector Machine (Incremental SVM for Streaming Data). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/online-support-vector-machine
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