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ベイズ的ワンクラスSVM
ベイズ的ワンクラスSVMは、通常の訓練例の周りにタイトな境界を学習する古典的なワンクラスサポートベクターマシンとベイズ推論を組み合わせ、異常の二値フラグだけでなく、異常の確率的推定値を提供します。これにより、新規観測値が異常であるとモデルがどれだけ確信しているかに依存する下流のアクションに適した、新規性決定における不確実性定量化が可能になります。
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出典
- 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 ↗
- Tipping, M. E. (2001). Sparse Bayesian learning and the relevance vector machine. Journal of Machine Learning Research, 1, 211–244. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/bayesian-one-class-svm
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