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One-Class SVM

One-class SVM é um algoritmo de detecção de anomalias e novidades não supervisionado que aprende um limite apertado em torno dos dados de treinamento normais em um espaço de características induzido por kernel, sinalizando novas observações que caem fora desse limite como outliers. Introduzido por Scholkopf et al. em 1999-2001, ele estende o framework SVM para o cenário de classe única, onde anomalias rotuladas não estão disponíveis.

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Fontes

  1. 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 ↗
  2. Tax, D. M. J., & Duin, R. P. W. (2004). Support vector data description. Machine Learning, 54(1), 45–66. DOI: 10.1023/B:MACH.0000008084.60811.49 ↗

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). One-Class Support Vector Machine (Novelty and Anomaly Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/one-class-svm

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ScholarGate — One-class SVM (One-Class Support Vector Machine (Novelty and Anomaly Detection)). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/machine-learning/one-class-svm · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026