随着数据体量的剧增,机器学习方法已逐渐由传统的静态学习模式转向面向流式数据的在线学习模式。任意数据流是指数据实例随着时间以流的方式逐个到达的同时,其特征空间可能会发生任意变化,即旧的特征可能随时消失,新的特征也可能随时出...随着数据体量的剧增,机器学习方法已逐渐由传统的静态学习模式转向面向流式数据的在线学习模式。任意数据流是指数据实例随着时间以流的方式逐个到达的同时,其特征空间可能会发生任意变化,即旧的特征可能随时消失,新的特征也可能随时出现。例如,在环境检测领域,新增传感器或旧传感器突然异常会使得数据流的特征空间发生任意变化。此外,现有面向数据流的在线学习方法大多假设可以获取所有数据实例的真实标签。然而,在真实应用中,由于人工标注数据的代价高昂,数据标签大多是稀疏的。为了解决标签稀疏场景下任意数据流的在线学习问题,提出一种基于被动-主动学习的在线学习算法PAACDS(Passive Aggressive Active Learning for Capricious Data Streams)以及它的变体PAACDS-I。首先,利用在线主动学习方法选择有价值的数据实例,使得可以在最小的监督下建立优越的预测模型。随后,在获得所选择数据实例的查询标签后,结合在线被动-主动更新规则和边界最大化原则来更新基于任意数据流中共享和新增特征空间的动态分类器。最后,将所提算法与现有的最先进方法在12个数据集上进行了比较,大量的实验对比和分析验证了所提算法在任意数据流标签稀疏场景下的有效性。展开更多
文摘随着数据体量的剧增,机器学习方法已逐渐由传统的静态学习模式转向面向流式数据的在线学习模式。任意数据流是指数据实例随着时间以流的方式逐个到达的同时,其特征空间可能会发生任意变化,即旧的特征可能随时消失,新的特征也可能随时出现。例如,在环境检测领域,新增传感器或旧传感器突然异常会使得数据流的特征空间发生任意变化。此外,现有面向数据流的在线学习方法大多假设可以获取所有数据实例的真实标签。然而,在真实应用中,由于人工标注数据的代价高昂,数据标签大多是稀疏的。为了解决标签稀疏场景下任意数据流的在线学习问题,提出一种基于被动-主动学习的在线学习算法PAACDS(Passive Aggressive Active Learning for Capricious Data Streams)以及它的变体PAACDS-I。首先,利用在线主动学习方法选择有价值的数据实例,使得可以在最小的监督下建立优越的预测模型。随后,在获得所选择数据实例的查询标签后,结合在线被动-主动更新规则和边界最大化原则来更新基于任意数据流中共享和新增特征空间的动态分类器。最后,将所提算法与现有的最先进方法在12个数据集上进行了比较,大量的实验对比和分析验证了所提算法在任意数据流标签稀疏场景下的有效性。
