Omärkta prover kan väljas intelligent för märkning för att minimera klassificeringsfel. I många verkliga applikationer, ett stort antal omärkta prover anländer på ett strömmande sätt, vilket gör det omöjligt att behålla alla data i en kandidat pool. I detta arbete fokuserar vi på binära klassificeringsproblem och studerar selektiv märkning i dataströmmar där ett beslut krävs på varje prov sekventiellt. Vi anser att objektivitet egenskap i provtagningsprocessen, och designa optimala instrumental fördelningar för att minimera variansen i den stokastiska processen. Samtidigt Bayesian linjära klassificerare med viktad maximal sannolikhet är optimerade online för att uppskatta parametrar. I empirisk utvärdering samlar vi in en dataström av användargenererade kommentarer på en kommersiell nyhetsportal under 30 på varandra följande dagar, och genomför offlineutvärdering för att jämföra olika provtagningsstrategier, inklusive opartiskt aktivt lärande, partiska varianter och slumpmässigt urval. Experimentella resultat verifierar nyttan av aktivt lärande online, särskilt i den icke-stationära situationen med konceptdrift.
Chu och al. REF beaktade objektivitetsegenskaperna i provtagningsprocessen och utformade optimala instrumentalfördelningar för att minimera variansen i den stokastiska processen.
Unbiased online active learning in data streams
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}