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Cascading Randomized Weighted Majority: A New Online Ensemble Learning Algorithm

机译：级联随机加权多数：一种新的在线集成学习算法

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Mohammadzaman Zamani; Hamid Beigy; Amirreza Shaban;
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年度 2016
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1. Cascading randomized weighted majority: A new online ensemble learning algorithm [J] . Zamani Mohammadzaman, Beigy Hamid, Shaban Amirreza Intelligent data analysis . 2016,第4期

机译：级联随机加权多数：一种新的在线集成学习算法
2. A novel online ensemble approach to handle concept drifting data streams: diversified dynamic weighted majority [J] . Sidhu Parneeta, Bhatia M. P. S. International journal of machine learning and cybernetics . 2018,第1期

机译：一种新颖的在线集成方法来处理概念漂移数据流：多样化的动态加权多数
3. Regret Minimization for Online Buffering Problems Using the Weighted Majority Algorithm [J] . Melanie Winkler, Berthold V?cking, Sascha Geulen Electronic Colloquium on Computational Complexity . 2010,第136期

机译：使用加权多数算法的在线缓冲问题后悔最小化
4. Improving Time Series Prediction via Modification of Dynamic Weighted Majority in Ensemble Learning [C] . Marek Loderer, Peter Pavlik, Viera Rozinajova International conference on intelligent data engineering and automated learning . 2018

机译：通过修改集成学习中的动态加权多数来改善时间序列预测
5. Fractional Random Weighted Bootstrapping for Classi?cation on Imbalanced Data with Ensemble Decision Tree Methods [D] . Carter, Sean Charles. 2019

机译：具有集合决策树方法的分数随机加权自动启动，用于分类数据
6. Developing an Explainable Machine Learning-Based Personalised Dementia Risk Prediction Model: A Transfer Learning Approach With Ensemble Learning Algorithms [O] . Samuel O. Danso, Zhanhang Zeng, Graciela Muniz-Terrera, 2021

机译：开发可解释的基于机器学习的个性化痴呆风险预测模型：具有集合学习算法的转移学习方法
7. Cascading Randomized Weighted Majority: A New Online Ensemble Learning Algorithm [O] . Zamani, Mohammadzaman, Beigy, Hamid, Shaban, Amirreza 2015

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