Vi studerar uppgiften att online öka -kombinera online svaga elever till en online stark inlärare. Medan batch öka har en sund teoretisk grund, online öka förtjänar mer studie ur det teoretiska perspektivet. I detta dokument, vi noga jämföra skillnaderna mellan online och batch öka, och föreslå en ny och rimlig antagande för online svag inlärare. Baserat på antagandet, vi designar en online öka algoritm med en stark teoretisk garanti genom att anpassa från offline SmoothBoost algoritm som matchar antagandet nära. Vi tar vidare itu med uppgiften att bestämma antalet svaga elever med hjälp av etablerade teoretiska resultat för online konvex programmering och förutsäga med expertråd. Experiment på verkliga datauppsättningar visar att den föreslagna algoritmen på ett gynnsamt sätt jämför med befintliga online-höjande algoritmer.
I detta dokument föreslår vi en ny familj av förbättrade online-algoritmer för regressionsuppgiften med hjälp av begreppet "online boosting" som introduceras i REF ), och undersöker tre olika varianter av den introducerade algoritmen.
An Online Boosting Algorithm with Theoretical Justifications
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}