Online Bagging
Online Bagging er en strømmende ensemblemetode introdusert av Oza og Russell i 2001 som tilpasser det klassiske bootstrap aggregating (Bagging)-rammeverket til online læring. I stedet for å resample et fast datasett, mates hver innkommende instans til hver baselærer et antall ganger fordelt med Poisson(1), noe som nøyaktig tilnærmer bootstrap-sampling etter hvert som strømmen utvikler seg. Resultatet er en robust, inkrementelt oppdatert ensemble som kan håndtere konseptdrift og kontinuerlig datatilførsel uten å lagre hele datasettet.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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. 105–112. link ↗
- Bifet, A., Holmes, G., Kirkby, R., & Pfahringer, B. (2010). MOA: Massive Online Analysis. Journal of Machine Learning Research, 11, 1601–1604. link ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Online Bagging (Incremental Bootstrap Aggregating). ScholarGate. https://scholargate.app/no/machine-learning/online-bagging
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bagging (Bootstrap Aggregating)Maskinlæring↔ compare
- Gradient BoostingMaskinlæring↔ compare
- Online BoostingMaskinlæring↔ compare
- Random ForestMaskinlæring↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →