Machine learningMachine learning
オンラインサポートベクターマシン
オンラインSVMは、グローバルな二次計画問題を解く代わりに、一度に1つの例で決定境界を更新することにより、ストリーミングデータまたは逐次的に到着するデータに古典的なサポートベクターマシンを適応させます。PegasosやLASVMなどのアルゴリズムは、SVMのマージン最大化の精神を維持しながら、大規模なデータセットでもこれを実行可能にし、更新あたりの計算量をサブ線形時間で実現します。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Online Support Vector Machine (Incremental SVM for Streaming Data). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/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.
Compare side by side →