मजबूत एक-वर्ग SVM
मजबूत एक-वर्ग SVM (Robust One-Class SVM) नवीनता और विसंगति का पता लगाने के लिए क्लासिक एक-वर्ग सपोर्ट वेक्टर मशीन का विस्तार करता है, जिसमें मजबूती तंत्र शामिल हैं — जैसे कि ट्रिम किए गए उद्देश्य, मजबूत कर्नेल विकल्प, या संदूषण-सहिष्णु हानि फलन — जो प्रशिक्षण डेटा में मौजूद भारी-पूंछ वाले शोर या आउटलायर्स के प्रभाव को कम करते हैं, जिससे एक निर्णय सीमा प्राप्त होती है जो सामान्य वर्ग के वास्तविक समर्थन का बेहतर प्रतिनिधित्व करती है।
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स्रोत
- Scholkopf, B., Williamson, R., Smola, A., Shawe-Taylor, J., & Platt, J. (1999). Support vector method for novelty detection. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 12, 582–588. link ↗
- Liu, Y., Li, Z., & Zhou, C. (2018). Roseq: Robust and efficient one-class SVM for large-scale novelty detection. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 29(12), 6290–6304. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/robust-one-class-svm
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