A Survey of Distributed Data Classification with Boosting

Karlen Mkrchyan

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A Survey of Distributed Data Classification with Boosting

机译：Boosting的分布式数据分类研究

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Distributed data classification is becoming more and more actualnowadays. The growing data and it’s decentralized nature forces to analyzedata in distributed fashion. Many conventional algorithms tackle this problemwell in case of centralized data, which differs from the case of distributed data.In distributed case may arise the problem of data privacy. We survey thedistributed learning frameworks for classification and modifications of boostingalgorithms.

机译：如今，分布式数据分类正变得越来越现实。不断增长的数据及其分散的性质迫使以分布式方式分析数据。许多传统算法在集中式数据的情况下很好地解决了这个问题，这与分布式数据的情况有所不同。在分布式情况下，可能会出现数据隐私问题。我们调查了用于Boosting算法分类和修改的分布式学习框架。

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来源
《International Journal Information Theories and Applications》 |2019年第2期|共12页
作者
Karlen Mkrchyan;
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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类信息理论;
关键词
Ensemble LearningBoostingDistributed Boosting;

机译：集成学习提升分布式提升;

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