[UNTRANSLATED: Active Learning One-class SVM]
Active Learning One-class SVM combina la one-class support vector machine — un rilevatore di novità basato su kernel che apprende il confine dei dati normali — con un ciclo di active learning che seleziona le istanze non etichettate più informative per l'annotazione da parte di un esperto. Il risultato è un rilevatore di anomalie efficiente dal punto di vista dei dati che migliora il suo confine decisionale con uno sforzo di etichettatura minimo.
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Fonti
- Schölkopf, B., Platt, J. C., Shawe-Taylor, J., Smola, A. J., & Williamson, R. C. (1999). Estimating the Support of a High-Dimensional Distribution. Neural Computation, 13(7), 1443–1471. DOI: 10.1162/089976601750264965 ↗
- Settles, B. (2009). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin–Madison. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/active-learning-one-class-svm
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