Che cos'è una classe SVM e come funziona?


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Il problema affrontato da One Class SVM, come dice la documentazione, è il rilevamento di novità . Il documento originale che descrive come utilizzare SVM per questa attività è " Support Vector Method for Novelty Detection ".

L'idea del rilevamento di novità è quella di rilevare eventi rari, cioè eventi che accadono raramente e, quindi, di cui hai pochissimi campioni. Il problema è quindi che il solito modo di addestrare un classificatore non funzionerà.

Quindi come decidi cos'è un nuovo modello? Molti approcci si basano sulla stima della densità di probabilità per i dati. La novità corrisponde a quei campioni in cui la densità di probabilità è "molto bassa". Quanto in basso dipende dall'applicazione.

Ora, le SVM sono metodi con margine massimo, cioè non modellano una distribuzione di probabilità. Qui l'idea è quella di trovare una funzione positiva per le regioni con alta densità di punti e negativa per le piccole densità.

I dettagli grintosi sono riportati nel documento. ;) Se hai davvero intenzione di leggere il documento, assicurati di aver prima compreso le impostazioni dell'algoritmo SVM di base per la classificazione. Renderà molto più facile comprendere i limiti e la motivazione dell'algoritmo.


Il documento che hai collegato al documento originale per SVM di una classe?
user3731622

sì, ma perché dovrebbe importare?
jpmuc,

Stavo solo cercando di rintracciare le origini dell'SVM di una classe.
user3731622

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È possibile utilizzare SVM One Class per alcune pipeline per l'apprendimento attivo in modo semi-supervisionato.

Esempio: poiché SVM si occupa di un metodo del margine massimo come descritto in precedenza, è possibile considerare tali aree di margine come limiti per una classe specifica ed eseguire la rietichettatura.


Il post è carente nei dettagli, si afferma che viene utilizzato nelle pipeline di apprendimento attivo ma non è chiaro perché o come. Che ruolo gioca e perché è rilevante per quell'uso?
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