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SVM通常应用于监督式学习，但OneClassSVM算法可用于将异常检测这样的无监督式学习，它学习一个用于异常检测的决策函数其主要功能将新数据分类为与训练集相似的正常值或不相似的异常值。
OneClassSVM的思想来源于这篇论文,SVM使用大边距的方法，它用于异常检测的主要思想是:将数据密度较高的区域分类为正，将数据密度较低的区域分类为负,如下图所示:
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在训练OneClassSVM模型时，我们需要设置参数nu = outliers_fraction，它是训练误差分数的上限和支持向量分数的下限，并且必须在0和1之间。基文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-479338.html
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