多次元SVM分類器（SVM.NET、libSVMのラッパー）を使用して、一連の機能を分類しています。
SVMモデルが与えられた場合、以前のすべてのデータを再計算することなく、新しいトレーニングデータを組み込むことは可能ですか？別の言い方をすると、SVMは可変ですか？
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実際、これは通常、インクリメンタル学習と呼ばれます。質問は以前に出てきて、ここでかなりよく答えられています：サポートベクターマシン（SVM）のいくつかの実装の詳細。
簡単に言うと、それは可能ですが簡単ではありません。使用しているライブラリを変更するか、トレーニングアルゴリズムを自分で実装する必要があります。
インクリメンタルトレーニングをサポートする2つの可能なソリューション、SVMHeavyとLaSVMを見つけました。しかし、私も使ったことがなく、何も知りません。
于 2010-10-19T11:55:23.303 に答える
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オンラインとインクリメンタルですが、似ていますがわずかに異なります。オンラインでは、通常、シングルパス（エポック= 1）またはエポック数を構成できます。一方、インクリメンタルとは、すでにモデルがあることを意味します。どのように構築されても、モデルは新しい例によって変更可能です。また、多くの場合、オンラインとインクリメンタルの組み合わせが必要になります。
オンラインおよび/またはインクリメンタルSVMに関するいくつかの注意事項を含むツールのリストは次のとおりです：https ：//stats.stackexchange.com/questions/30834/is-it-possible-to-append-training-data-to-existing- svm-models / 51989＃51989
于 2013-03-13T07:08:47.840 に答える