Online Boosting
Online Boosting adaptiert das klassische Boosting-Framework an Datenströme, indem es ein Ensemble schwacher Lerner beispielweise aktualisiert, ohne den gesamten Datensatz zu speichern. Die Oza-Russell-Formulierung approximiert die Neubewertung von AdaBoost mittels Poisson-gesampelter Instanzzählungen, was eine genaue, adaptive Klassifizierung in Echtzeit- oder ressourcenbeschränkten Umgebungen ermöglicht.
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Quellen
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Boosting (Streaming Ensemble Boosting). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/online-boosting
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