ScholarGate
Ассистент
Machine learningMachine learning

Одноклассовая SVM

Одноклассовая SVM (One-class SVM) — это алгоритм обнаружения аномалий и новизны без учителя, который строит плотную границу вокруг нормальных обучающих данных в признаковом пространстве, индуцированном ядром, помечая новые наблюдения, выходящие за эту границу, как выбросы. Представленный Шёлькопфом (Scholkopf) и соавторами в 1999–2001 годах, он расширяет фреймворк SVM на случай одного класса, когда размеченные аномалии недоступны.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Одноклассовая SVM
Автоэнкодер для обнаруже…Isolation ForestЛокальный фактор выбросо…Активное обучение с испо…Активное обучение с испо…Байесовское автокодирующ…Байесовская одноклассова…Ансамблевое обнаружение…Ансамбль Isolation ForestEnsemble One-Class SVM (…

+18 more

Источники

  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 ↗

Как цитировать эту страницу

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side →

Упоминается в

Активное обучение с использованием Isolation ForestАктивное обучение с использованием One-class SVMАвтоэнкодер для обнаружения аномалийБайесовское автокодирующее обнаружение аномалийБайесовская одноклассовая SVMАнсамблевое обнаружение аномалий на основе автокодировщиковАнсамбль Isolation ForestEnsemble One-Class SVM (Ансамбль одноклассовых SVM)Объяснимое обнаружение аномалий с помощью автоэнкодераОбъяснимый Isolation ForestОбъяснимый одноклассовый SVMЛокальный фактор выбросов (Local Outlier Factor, LOF)Обнаружение аномалий с помощью онлайн-автокодировщикаOnline Isolation ForestOnline One-Class SVMРегуляризованная Гауссова СмесьНадежное обнаружение аномалий автокодировщикаРобастная Гауссова СмесьУстойчивый Isolation ForestРобастная одноклассовая SVM (Robust One-Class SVM)Робастная машина опорных векторовАвтоэнкодерная детекция аномалий на основе самообученияСамообучающийся Isolation ForestСамообучающаяся One-class SVMПолуавтоматическое обнаружение аномалий с помощью автоэнкодераПолуавтоматический Isolation ForestОдноклассовая SVM с частичной разметкой

Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →

ScholarGate — One-class SVM (One-Class Support Vector Machine (Novelty and Anomaly Detection)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/machine-learning/one-class-svm · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026