¿Cuáles son algunos buenos libros / referencias para una visión general e implementación práctica de One-Class SVM?

No lo sé personalmente, pero las preguntas anteriores de Quora sugieren lo siguiente:

Descubrimiento del conocimiento con máquinas de vectores de soporte (Serie Wiley sobre métodos y aplicaciones en minería de datos): Lutz H. Hamel: 9780470371923: Amazon.com: Libros

El artículo principal que discute SVM de una clase es Estimar el soporte de una distribución de alta dimensión por B. Schölkopf, J. Platt, J. Shawe-Taylor, AJ Smola y RC Williamson, disponible en http: //users.cecs. anu.edu.au/~wi…

Un problema más general que trata de encontrar el elipsoide de cobertura de volumen mínimo (MVCE) en lugar de la hiperesfera de cobertura de volumen mínimo (MVCS) se aborda en Elipsoide de cobertura de volumen mínimo
Estimación en espacios de características definidas por el núcleo por AN Dolia, TD Bie, CJ Harris, J. Shawe-Taylor y DM Titterington, disponible en http://www.tijldebie.net/papers/…

[1] B. Scholkopf, JC Platt, J. Shawe-Taylor, AJ Smola y RC Williamson. Estimación del soporte de una distribución de alta dimensión. Computación neuronal, 13 (7): 1443 {1471, 2001.
[2] Yunqiang Chen, Xiang Zhou y Thomas S. Huang, SVM de una clase para el aprendizaje en la recuperación de imágenes, Actas del ICIP, 2001
[3] R. Vert, J.-P. Vert, Consistencia y Tasas de convergencia de
SVM de una clase y algoritmos relacionados, JMLR 7, 817-854, 2006.

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Máquinas de vectores soporte