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온라인 원클래스 SVM
Online One-Class SVM은 고전적인 One-Class Support Vector Machine의 점진적 확장으로, 새로운 데이터가 한 번에 하나씩 도착함에 따라 결정 경계를 업데이트하여, 처음부터 다시 학습할 필요 없이 스트리밍 환경 및 실시간 이상 또는 새로운 것 탐지에 적합합니다.
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출처
- Laskov, P., Gehl, C., Krueger, S., & Muller, K.-R. (2006). Incremental support vector learning: Analysis, implementation and applications. Journal of Machine Learning Research, 7, 1909–1936. link ↗
- Scholkopf, B., Williamson, R., Smola, A., Shawe-Taylor, J., & Platt, J. (1999). Support vector method for novelty detection. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 12, 582–588. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Online One-Class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/online-one-class-svm
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