Support Vector Machine Online
O SVM Online adapta a máquina de vetores de suporte clássica a dados em streaming ou que chegam sequencialmente, atualizando a fronteira de decisão um exemplo de cada vez em vez de resolver um programa quadrático global. Algoritmos como Pegasos e LASVM tornam isso tratável em larga escala, preservando o espírito de maximização de margem dos SVMs com tempo sublinear por atualização.
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Fontes
- Shalev-Shwartz, S., Singer, Y., Srebro, N., & Cotter, A. (2011). Pegasos: Primal estimated sub-gradient solver for SVM. Mathematical Programming, 127(1), 3–30. DOI: 10.1007/s10107-010-0420-4 ↗
- Bordes, A., Ertekin, S., Weston, J., & Bottou, L. (2005). Fast kernel classifiers with online and active learning. Journal of Machine Learning Research, 6, 1579–1619. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Online Support Vector Machine (Incremental SVM for Streaming Data). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/online-support-vector-machine
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