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電子發燒友網>電子資料下載>通信網絡>以小數據塊為輸入的增量學習集成算法

以小數據塊為輸入的增量學習集成算法

2021-04-09 | rar | 5.40 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  由于數據流具有非平穩特性,即概念漂移問題,導致機器學習模型的性能隨著概念漂移的發生而降低。對分類器如何自適應概念漂移進行了研究,提岀了以小數據塊為輸入的増量學習的増強集成算法,用于處理概念漂移情況下的數據流分類問題。該算法沒有復雜的參數,但對弱分類器提岀較髙的要求,毎次移除不合格的弱分類器后添加新的弱分類器,在迭代増量訓練過程中根據訓練誤差更新樣本和弱分類器的權重最后通過加權投票方式整合各弱分類器的預測結果。用五組已知具體漂移情況的人工數據和三組未知漂移情況的真實數據進行實驗,并與已有的算法進行對比,實驗結果表眀該算法能很好地處理概念漂移下的數據流分類問題。

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