Revista Internacional de Avances en Tecnología
Acceso abierto

abstracto

Una técnica novedosa para clasificar los datos de la red mediante el uso de OCC con SVM

Raghavendra Sai N y Satya Rajesh K

Una agrupación de clases percibe la clase de destino de todas y cada una de las clases únicas simplemente obteniendo datos listos de la clase de destino. Una caracterización de clase es adecuada para aquellas condiciones en las que las rarezas no hablan bien en el conjunto de preparación. El aprendizaje de una clase, o SVM no supervisado, sirve para confinar los datos desde la etapa inicial en el espacio de puntero de alta dimensión (no en el espacio de marcador principal), y es una estimación utilizada para el área de casos especiales. Bolster vector machine es un método de aprendizaje automático que se utiliza principalmente para examinar datos y percibir diseños. Las máquinas de vectores de refuerzo son modelos de aprendizaje supervisados con recuentos de aprendizaje relacionados que separan datos y perciben planes, que se utilizan para agrupar y examinar recaídas. En el presente documento, vamos a introducir una estrategia de caracterización mixta mediante la coordinación de los "clasificadores de máquinas de vectores de soporte de vecindario" con estrategias de recaída calculadas; es decir, utilizando una técnica de separación y derrota. El contenedor de estimación a partir de la técnica de cruce presentada ahora todavía está en Support Vector Machine.