Support Vector Machine Semi-Supervised (S3VM)
Il Support Vector Machine Semi-Supervised (S3VM) estende il classico SVM incorporando grandi quantità di dati non etichettati accanto a un piccolo set di addestramento etichettato. Cerca un iperpiano a margine massimo che non solo separi gli esempi etichettati, ma passi anche attraverso regioni a bassa densità della distribuzione completa dei dati, producendo una migliore generalizzazione quando i campioni etichettati sono scarsi.
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Fonti
- Joachims, T. (1999). Transductive Inference for Text Classification using Support Vector Machines. Proceedings of the 16th International Conference on Machine Learning (ICML), 200–209. link ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Support Vector Machine (S3VM / Transductive SVM). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/semi-supervised-support-vector-machine
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