التجميع عبر الإنترنت (Online Bagging)
التجميع عبر الإنترنت (Online Bagging) هي طريقة تجميع تدفقية قدمها أوزا ورسل في عام 2001، وهي تُكيّف إطار عمل تجميع التمهيد (Bagging) الكلاسيكي مع بيئة التعلم عبر الإنترنت. فبدلاً من إعادة أخذ عينات من مجموعة بيانات ثابتة، يتم تغذية كل مثيل وارد لكل متعلم أساسي عددًا من المرات موزعًا وفقًا لتوزيع بواسون (Poisson(1))، مما يحاكي بدقة أخذ عينات التمهيد مع تطور التدفق. والنتيجة هي تجميع قوي يتم تحديثه بشكل تدريجي ويمكنه التعامل مع انحراف المفهوم (concept drift) ووصول البيانات المستمر دون تخزين مجموعة البيانات بأكملها.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Oza, N. C., & Russell, S. (2001). Online bagging and boosting. In Proceedings of the Eighth International Workshop on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2001), pp. 105–112. link ↗
- Bifet, A., Holmes, G., Kirkby, R., & Pfahringer, B. (2010). MOA: Massive Online Analysis. Journal of Machine Learning Research, 11, 1601–1604. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Online Bagging (Incremental Bootstrap Aggregating). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/online-bagging
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- التعبئة (تجميع العينات العشوائية)تعلم الآلة↔ compare
- تعزيز التدرجتعلم الآلة↔ compare
- التعزيز الفوري (Online Boosting)تعلم الآلة↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare