文献记录(part67)--基于决策树模型重用的分布变化流数据学习
学习笔记，仅供参考，有错必纠
关键词：机器学习 , 分布变化 , 流数据 , 模型重用 , 集成学习 , 动态环境
基于决策树模型重用的分布变化流数据学习
摘要
在很多真实应用中 , 数据以流的形式不断被收集得到 . 由于数据收集环境往往发生动态变化 ,流数据的分布也会随时间不断变化 . 传统的机器学习技术依赖于数据独立同分布假设 , 因而在这类分布变化的流数据学习问题上难以奏效 .
本文提出一种基于决策树模型重用的算法进行分布变化的流数据学习 . 该算法是一种在线集成学习方法 : 算法将维护一个模型库 , 并通过决策树模型重用机制更新模型库 . 其核心思想是希望从历史数据中挖掘与当前学习相关的知识 , 从而抵御分布变化造成的影响 . 通过在合成数据集和真实数据集上进行实验 , 我们验证了本文提出方法的有效性.
引言
机器学习技术在诸多领域得到了广泛应用 , 包括图像、视频、语音、文本处理等 [1∼3] . 传统的机器学习技术假定数据分布是恒定的 , 但数据收集的环境通常是开放动态的 , 因而数据分布恒定这一假设往往难以满足 . 特别在诸如天气预测、股票价格预测、语音识别等真实应用场景中 , 数据以流的形式不断被在线得到 , 随着时间不断累积 , 数据分布往往会随着收集环境的动态变化而不断变化 . 传统的机器学习算法及理论依赖于数据同分布假设 , 难以适用于这类分布不断变化的流数据问题 . 因而 , 针对分布变化的流数据 , 如何设计性能良好且有理论保障的学习算法是非常重要的课题.
首先需要明确的是 ,
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