Bayesian One-Class SVM

Il Bayesian one-class SVM combina il classico one-class support vector machine — che apprende un confine stretto attorno agli esempi di addestramento normali — con l'inferenza Bayesiana per produrre stime di probabilità calibrate di anomalia, piuttosto che un semplice flag binario. Ciò consente la quantificazione dell'incertezza sulla decisione di novità, rendendo l'approccio più adatto quando le azioni a valle dipendono dal grado di confidenza del modello sulla natura anomala di una nuova osservazione.