Я использую libsvm и заметил, что каждый раз, когда я вызываю svmtrain (), я создаю новую модель, и кажется, что нет возможности поместить данные в существующую модель. Возможно ли это сделать однако? Я просто не вижу этот аспект в libsvm?
Я не уверен, что вы подразумеваете под «поместить данные в существующую модель»? Можете ли вы привести пример какой-то другой техники (не SVM), которая позволяет вам это делать? Возьмем для примера логистическую регрессию; если вы добавите новые данные, вы получите новый набор коэффициентов, прошедших переподготовку в существующем наборе, без ссылки на то, какие данные являются «новыми» или «старыми», это всего лишь обучающие данные. Я предполагаю, что если вы используете решатель типа градиентного спуска, вы могли бы сэкономить время, инициализируя ранее оптимизированные значения, которые, вероятно, будут близки к новому решению. Это то, что вы имеете в виду?
—
Богдановист