ऑनलाइन बूस्टिंग
ऑनलाइन बूस्टिंग क्लासिकल बूस्टिंग फ्रेमवर्क को डेटा स्ट्रीम्स के अनुकूल बनाता है, पूर्ण डेटासेट को संग्रहीत किए बिना एक-एक करके कमजोर सीखने वालों के एक समूह को अपडेट करता है। ओज़ा-रसेल सूत्रीकरण पॉइसन-नमूना उदाहरण गणनाओं का उपयोग करके AdaBoost के पुनर्मूल्यांकन का अनुमान लगाता है, जिससे वास्तविक समय या संसाधन-बाधित वातावरण में सटीक, अनुकूली वर्गीकरण सक्षम होता है।
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Boosting (Streaming Ensemble Boosting). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/online-boosting
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