अर्ध-पर्यवेक्षित एक-वर्ग SVM
अर्ध-पर्यवेक्षित एक-वर्ग SVM (Semi-supervised One-class SVM) एक-वर्ग SVM विसंगति संसूचक (anomaly detector) का विस्तार है, जो ज्ञात सामान्य उदाहरणों के एक छोटे समूह के साथ-साथ बिना लेबल वाले अवलोकनों को शामिल करता है। बिना लेबल वाला डेटा मॉडल को फीचर स्पेस में एक अधिक सघन, अधिक सूचनात्मक निर्णय सीमा सीखने में मदद करता है, जिससे गलत सकारात्मक (false positives) कम होते हैं और विशुद्ध रूप से अनपर्यवेक्षित आधार रेखा (unsupervised baseline) की तुलना में विसंगति रिकॉल (anomaly recall) में सुधार होता है।
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स्रोत
- Munoz, A. & Muruzabal, J. (2004). Self-Organising Maps for Outlier Detection. Neurocomputing, 58–60, 953–956. link ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/semi-supervised-one-class-svm
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