Active learning One-class SVM
Active Learning One-class SVM combines the one-class support vector machine — a kernel-based novelty detector that learns the boundary of normal data — with an active learning loop that selects the most informative unlabeled instances for expert annotation. The result is a data-efficient anomaly detector that improves its decision boundary with minimal labeling effort.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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. · URL
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.