基于被动-主动的特征演化流学习

刘艳芳; 李文斌; 高阳

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基于被动-主动的特征演化流学习

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摘要

在许多现实应用中,数据以一种特征演化流的形式收集.例如,随着传感器的更换,由旧传感器收集的数据特征会消失,新传感器收集的数据特征会出现.在线被动-主动算法已被证明可以有效地从具有固定特征空间和梯形特征空间的数据集中学习线性分类器.因此,提出了一种基于被动-主动更新策略的特征演化学习算法(passive-aggressive learning with feature evolvable streams,PAFE).该算法通过主动-被动更新策略从当前特征空间和被恢复的已消失特征空间中学习了2个模型.具体来说,在重叠时段,即新旧特征同时存在的时段,该算法用新特征恢复了消失的特征空间,同时用旧特征空间模拟了新特征空间,进而为新特征空间的模型学习提供合理的初始化.基于这2个模型,为提高算法整体性能提出了2个集成算法:组合预测和当前最优预测.在合成数据集和真实数据集上的实验结果验证了该算法的有效性.

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来源
《计算机研究与发展》 |2021年第8期|1575-1585|共11页
作者
刘艳芳; 李文斌; 高阳;
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作者单位

计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023;

龙岩学院数学与信息工程学院福建龙岩 364012;

计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023;

计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
在线学习; 被动-主动策略; 监督学习; 集成学习; 演化特征;

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