In this paper, we consider the problem of learning a subset of a domain from randomly chosen examples when the probability distribution of the examples changes slowly but continually throughout the learning process. We give upper and lower bounds on the best achievable probability of misclassification after a given number of examples. If
在本文中,当示例的概率分布在整个学习过程中缓慢但连续变化时,我们考虑从随机选择的示例中学习域子集的问题。在给定数量的示例之后,我们给出了最大可能的错误分类概率的上限和下限。如果
Department of Electrical Engineering, University of Queensland, Queensland 4072, AUSTRALIA;
机译:具有快慢运动的非线性系统。慢速运动影响下快速运动的概率分布变化
机译:结合迭代缓慢特征分析和深度特征学习改变检测在高分辨率遥感图像中
机译:量化大脑中与学习有关的变化:单次试验的多体素模式分析需要慢速事件相关的功能磁共振成像
机译:在VANET中有效分配静态或缓慢变化的配置参数
机译:动物学习实验中的变化点分布估计。
机译:改变Lévy分布的运动学习
机译:通过分布变化缓慢的学习