Abstract-Online multiple-output regression är en viktig maskininlärning teknik för modellering, förutsägelse, och komprimera multi-dimensionell korrelerade dataströmmar. I detta dokument föreslår vi en ny online-multiple-output regressionsmetod, kallad MORES, för streaming data. MORES kan dynamiskt lära sig regressionskoefficienternas struktur för att underlätta modellens kontinuerliga förfining. Vi observerar att den begränsade expressiva förmågan hos regressionsmodellen, särskilt i det inledande skedet av online-uppdateringen, ofta leder till att variablerna i restfelen är beroende. Mot bakgrund av denna punkt har MORES för avsikt att dynamiskt lära sig och utnyttja strukturen på de kvarstående felen för att förbättra exaktheten i prognoserna. Dessutom definierar vi tre statistiska variabler för att exakt representera alla synliga prover för stegvis beräkning av prognosförlust i varje online-uppdateringsrunda, som kan undvika att ladda alla träningsdata i minnet för att uppdatera modellen, och även effektivt förhindra drastiska fluktuation av modellen i närvaro av buller. Dessutom inför vi en glömsk faktor för att sätta olika vikter på prover för att spåra dataströmmarnas föränderliga egenskaper snabbt från de senaste proverna. Experiment på tre verkliga datauppsättningar validerar den föreslagna metodens effektivitet och ändamålsenlighet.
MORES är en annan algoritm för flera output regression som dynamiskt lär sig strukturen av regressionskoefficienterna REF.
MORES: Online Incremental Multiple-Output Regression for Data Streams
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}