Online Support Vector Machine
Online SVM adaptuje klasický support vector machine na prúdiace alebo sekvenčne prichádzajúce dáta aktualizáciou rozhodovacej hranice po jednom príklade naraz namiesto riešenia globálneho kvadratického programu. Algoritmy ako Pegasos a LASVM to umožňujú pri veľkom rozsahu, zachovávajúc ducha SVM maximalizujúcich odstup s podlineárnym časom na aktualizáciu.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Online Support Vector Machine (Incremental SVM for Streaming Data). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/machine-learning/online-support-vector-machine
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.
- Online gradientové zosilňovanieStrojové učenie↔ compare
- Online učenieStrojové učenie↔ compare
- Online Logistic RegressionStrojové učenie↔ compare
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →