방법 증거 기록
Online Gradient Boosting
Online Gradient Boosting adapts the gradient boosting framework for streaming settings where data arrives one sample at a time rather than as a fixed batch. At each step the model computes a pseudo-residual for the incoming observation and updates a weak learner in place, growing an additive ensemble without storing or revisiting past data. This makes it suitable for real-time prediction and large-scale streaming pipelines where retraining from scratch is infeasible.
원본 기록
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Online Gradient Boosting (Streaming Gradient Boosted Ensembles)
분류학적 방법 기록 · ml-model / machine-learning
- Grubb, A. & Bagnell, J. A. (2011). Generalized Boosting Algorithms for Convex Optimization. Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011), 1209–1216. · URL
- Beygelzimer, A., Hazan, E., Langford, J. & Zheng, T. (2015). Online-to-Batch Conversions and Applications. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 28. · URL
큐레이션된 주장
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관련 방법
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