【摘 要】
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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
【机 构】
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计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）,龙岩学院数学与信息工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018AAA0100905),福建省中青年教师教育科研项目(科技类)(JAT190743),龙岩市科技计划项目(2019LYF13002,2019LYF12010)。
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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
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