Online Support Vector Machine
Online SVM prilagođava klasični potporni vektorski stroj (SVM) protoku podataka ili podacima koji pristižu sekvencijalno ažuriranjem granične odluke na temelju jednog primjera odjednom, umjesto rješavanja globalnog kvadratnog programiranja. Algoritmi poput Pegasos i LASVM čine to izvedivim u velikom opsegu, čuvajući duh SVM-a koji maksimizira marginu uz sub-linearno vrijeme po ažuriranju.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Online Support Vector Machine (Incremental SVM for Streaming Data). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/machine-learning/online-support-vector-machine
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Online Gradient BoostingStrojno učenje↔ compare
- Mrežno učenjeStrojno učenje↔ compare
- Online logistička regresijaStrojno učenje↔ compare
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →