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베이지안 단일 클래스 SVM
베이지안 단일 클래스 SVM은 정상 훈련 예제 주위에 빡빡한 경계를 학습하는 고전적인 단일 클래스 서포트 벡터 머신에 베이지안 추론을 결합하여, 단순히 이진 플래그가 아닌 이상치에 대한 보정된 확률 추정치를 생성합니다. 이를 통해 새로 관측된 데이터가 비정상적이라는 결정에 대한 불확실성을 정량화할 수 있어, 모델이 얼마나 확신을 가지고 새로운 관측치가 비정상적이라고 판단하는지에 따라 후속 조치가 달라지는 경우에 더 적합합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/bayesian-one-class-svm
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