18、LILOLE：用于终身学习的框架

LILOLE：用于终身学习的框架

1. 核心方法介绍

在终身学习的框架中，有几种关键的方法值得关注：
- 集成方法 ：集成方法在处理概念漂移的数据流学习中表现出色。它通过组合多个个体模型，计算得出加权分类结果。
- 属性装袋法 ：也称为特征子集集成或随机子空间方法，这是一种专门用于从具有不同特征向量的实例中学习的集成方法，能够应对不断演变的特征空间带来的挑战。
- 协同训练 ：该方法允许在将新模型添加到集成之前，先对其进行单独训练。具体做法是利用当前集成的分类输出，结合新的特征子集来训练新模型，直到满足特定的训练标准。这样可以在特定时间段内训练新模型，之后再将其用于集成中的预测。

2. 基于流的主动学习算法

为了实现终身学习系统，我们提出了一种基于传感器数据流的主动学习算法。以下是该算法的详细步骤：

Algorithm 1: Stream-based Active Learning from Sensor Data Streams
Input: strategy parameters, strategies 
Output: ot as output label for instance It 
for each st - incoming SensorEvent, do 
    resample st to discrete timestamps t’ and add to resampled data stream 
    segment