C# 支持向量机可以增量学习吗？

我正在使用多维SVM分类器（SVM.NET，libSVM的包装器）对一组特征进行分类

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给定一个支持向量机模型，是否有可能合并新的训练数据而不必重新计算所有以前的数据？我想另一种说法是：SVM是可变的吗？

实际上，它通常被称为增量学习。这个问题以前就提过，在这里得到了很好的回答：

简而言之，这是可能的，但并不容易，您必须更改正在使用的库或自己实现训练算法

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我找到了两种可能的解决方案，并且支持增量培训。但是我没有使用过这两种方法，对它们一无所知。

在线和增量虽然相似，但略有不同。在联机中，通常可以配置单个过程（历元=1）或历元数。其中，增量意味着您已经有了一个模型；不管它是如何构建的，但模型可以通过新的示例进行修改。此外，通常需要在线和增量相结合

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以下是在线和/或增量支持向量机上的一些注释工具列表：

我开始阅读Bishop的书来帮助回答这个问题，但我相信你可能会在感谢中得到更深刻的答案，我更改了我的问题标题以更准确。“你提到的问题很好地回答了我的问题。”拉斯曼说得很好。它有时也与主动学习相混淆。