オンラインブースティング

オンラインブースティングは、古典的なブースティングフレームワークをデータストリームに適応させ、データセット全体を保存することなく、弱学習器のアンサンブルを一度に1つの例で更新します。Oza-Russellの定式化は、ポアソンサンプリングされたインスタンス数を用いてAdaBoostのリウェイトを近似し、リアルタイムまたはリソースが制約された環境での正確で適応的な分類を可能にします。