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Online SVM learning: from classification to data description and back

机译：在线SVM学习：从分类到数据描述再到返回

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The paper presents two useful extensions of the incremental SVM in the context of online learning. An online support vector data description algorithm enables application of the online paradigm to unsupervised learning. Furthermore, online learning can be used in the large-scale classification problems to limit the memory requirements for storage of the kernel matrix. The proposed algorithms are evaluated on the task of online monitoring of EEG data, and on the classification task of learning the USPS dataset with a-priori chosen working set size.

机译：本文介绍了在线学习环境下增量SVM的两个有用扩展。在线支持向量数据描述算法可将在线范例应用于无监督学习。此外，在线学习可用于大规模分类问题，以限制用于存储内核矩阵的内存需求。在在线监测EEG数据的任务上，以及在学习具有先验选择工作集大小的USPS数据集的分类任务上，对所提出的算法进行了评估。

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来源
《Molecular Electronic Devices》|1994年|p.499-508|共10页
会议地点
作者
Tax D.M.J.; Laskov P.;
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作者单位

Fraunhofer FIRST.IDA, Berlin, Germany;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词

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