Machine learningMachine learning

One-class SVM

One-class SVM เป็นอัลกอริทึมสำหรับการตรวจจับความผิดปกติและสิ่งแปลกปลอมแบบไม่มีผู้สอน (unsupervised anomaly and novelty detection) ซึ่งเรียนรู้ขอบเขตที่กระชับรอบข้อมูลฝึกสอนปกติในปริภูมิคุณลักษณะที่เหนี่ยวนำโดยเคอร์เนล (kernel-induced feature space) โดยจะระบุการสังเกตการณ์ใหม่ที่อยู่นอกขอบเขตดังกล่าวว่าเป็นค่าผิดปกติ (outliers) อัลกอริทึมนี้พัฒนาโดย Scholkopf และคณะ ในช่วงปี 1999–2001 โดยขยายกรอบการทำงานของ SVM ไปสู่การตั้งค่าแบบชั้นเดียว (single-class setting) ซึ่งไม่มีข้อมูลความผิดปกติที่มีป้ายกำกับ (labelled anomalies) ให้ใช้งาน

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

One-class SVM

การตรวจจับความผิดปกติด้ว…Isolation Forest ปัจจัยค่าผิดปกติเฉพาะที่…Active Learning Isolatio…การเรียนรู้เชิงรุกแบบ On…การตรวจจับความผิดปกติด้ว…Bayesian One-Class SVM การตรวจจับความผิดปกติด้ว…Ensemble Isolation Forest Ensemble One-Class SVM

+18 more

แหล่งอ้างอิง

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 ↗
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 ↗

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). One-Class Support Vector Machine (Novelty and Anomaly Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.

การตรวจจับความผิดปกติด้วยออโตเอ็นโค้ดเดอร์การเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
Isolation Forestการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
ปัจจัยค่าผิดปกติเฉพาะที่ (Local Outlier Factor: LOF)การเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare

Compare side by side →

ถูกอ้างอิงโดย

Active Learning Isolation Forest การเรียนรู้เชิงรุกแบบ One-class SVM การตรวจจับความผิดปกติด้วยออโตเอ็นโค้ดเดอร์การตรวจจับความผิดปกติด้วย Bayesian Autoencoder Bayesian One-Class SVM การตรวจจับความผิดปกติด้วยเอนเซมเบิลออโตเอนโค้ดเดอร์Ensemble Isolation Forest Ensemble One-Class SVM การตรวจจับความผิดปกติด้วยออโต้อินโค้ดเดอร์ที่อธิบายได้ฟอเรสต์การแยกตัวที่อธิบายได้Explainable One-Class SVM ปัจจัยค่าผิดปกติเฉพาะที่ (Local Outlier Factor: LOF)การตรวจจับความผิดปกติด้วยออโตเอ็นโค้ดเดอร์แบบออนไลน์Online Isolation Forest Online One-Class SVM Regularized Gaussian Mixture Model การตรวจจับความผิดปกติด้วยออโตเอนโค้ดเดอร์แบบทนทาน Robust Gaussian Mixture Model Robust Isolation Forest Robust One-Class SVM การสนับสนุนแบบจำลองที่แข็งแกร่ง การตรวจจับความผิดปกติด้วยออโตเอ็นโค้ดเดอร์แบบกำกับตนเอง ป่ารกแบบกำกับตนเอง (Self-supervised Isolation Forest)Self-supervised One-class SVM การตรวจจับความผิดปกติด้วยออโตเอ็นโค้ดเดอร์แบบกึ่งมีผู้สอน Isolation Forest แบบกึ่งมีผู้สอน Semi-supervised One-class SVM

พบปัญหาในหน้านี้หรือไม่ แจ้งหรือเสนอการแก้ไข →