Boosting Online
Il Boosting Online adatta il framework classico del boosting ai flussi di dati, aggiornando un ensemble di apprendisti deboli un esempio alla volta senza memorizzare l'intero dataset. La formulazione Oza-Russell approssima la rivalutazione di AdaBoost utilizzando conteggi di istanze campionate secondo Poisson, consentendo una classificazione accurata e adattiva in tempo reale o in ambienti con risorse limitate.
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Fonti
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Online Boosting (Streaming Ensemble Boosting). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/online-boosting
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