Online Boosting
Online Boosting adapta o framework clássico de boosting a fluxos de dados, atualizando um ensemble de aprendizes fracos um exemplo de cada vez, sem armazenar o conjunto de dados completo. A formulação Oza-Russell aproxima a reponderação do AdaBoost usando contagens de instâncias amostradas por Poisson, permitindo classificação adaptativa e precisa em tempo real ou em ambientes com recursos limitados.
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Boosting (Streaming Ensemble Boosting). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/online-boosting
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