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능동 학습 단일 클래스 SVM
능동 학습 단일 클래스 SVM은 커널 기반의 새로운 탐지기로서 정상 데이터의 경계를 학습하는 단일 클래스 지원 벡터 머신과, 전문가 주석을 위해 가장 유익한 레이블 없는 인스턴스를 선택하는 능동 학습 루프를 결합합니다. 그 결과는 최소한의 레이블링 노력으로 결정 경계를 개선하는 데이터 효율적인 이상 탐지기입니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/active-learning-one-class-svm
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