在特定的应用程序中,我需要机器学习(我知道我在本科课程中学到的东西).我使用支持向量机并解决了问题.它的工作正常.
现在我需要改进系统.这里的问题是
我每周都会获得额外的培训示例.现在,系统开始使用更新的示例(旧示例+新示例)进行新的培训.我想让它增量学习.使用以前的知识(而不是前面的例子)和新的例子来获得新的模型(知识)
我的训练样例有3个班级.因此,每个训练样例都适合这三个类中的一个.我想要"未知"类的功能.任何不适合这3个类的东西都必须标记为"未知".但我不能将"未知"视为一个新类,并为此提供示例.
假设,实现了"未知"类.当类是"未知"时,应用程序的用户输入他认为该类可能的内容.现在,我需要将用户输入合并到学习中.我也不知道怎么做.如果用户输入一个新类(即一个尚未在训练集中的类),它会有什么不同吗？
我是否需要选择新算法或支持向量机可以执行此操作？
PS:我正在使用libsvm实现SVM.