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Apprendimento Ensemble Online

L'Apprendimento Ensemble Online combina molteplici apprendisti di base (base learners) che vengono addestrati incrementalmente su uno stream di dati, aggiornando ciascun modello un'osservazione alla volta. Aggregando le predizioni di diversi apprendisti online, l'ensemble raggiunge un'accuratezza e una robustezza superiori a quelle di un singolo modello incrementale, adattandosi continuamente alle distribuzioni di dati mutevoli.

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Fonti

  1. 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. 229–236. link
  2. Online machine learning. Wikipedia. link

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Online Learning (Online Ensemble Methods). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/ensemble-online-learning

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ScholarGateEnsemble Online Learning (Ensemble Online Learning (Online Ensemble Methods)). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/machine-learning/ensemble-online-learning · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026