Impulso en línea

El impulso en línea adapta el marco clásico de impulso a flujos de datos, actualizando un conjunto de aprendices débiles un ejemplo a la vez sin almacenar el conjunto de datos completo. La formulación Oza-Russell aproxima la reponderación de AdaBoost utilizando recuentos de instancias muestreadas de Poisson, lo que permite una clasificación precisa y adaptativa en tiempo real o en entornos con recursos limitados.