Bagging en línia
Bagging en línia (Online Bagging) és un mètode d'ensemble en streaming introduït per Oza i Russell el 2001 que adapta el marc clàssic de bootstrap aggregating (Bagging) a l'entorn d'aprenentatge en línia. En lloc de re-mostrejar un conjunt de dades fix, cada instància entrant s'alimenta a cada aprenent base un nombre de vegades distribuït segons Poisson(1), aproximant fidelment el mostreig bootstrap a mesura que el flux evoluciona. El resultat és un ensemble robust i actualitzat incrementalment que pot gestionar el canvi de concepte i l'arribada contínua de dades sense emmagatzemar tot el conjunt de dades.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Online Bagging (Incremental Bootstrap Aggregating). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- Bagging (Bootstrap Aggregating)Aprenentatge automàtic↔ compare
- Gradient BoostingAprenentatge automàtic↔ compare
- Online BoostingAprenentatge automàtic↔ compare
- Random ForestAprenentatge automàtic↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →