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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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详细简洁

排序：

流数据下基于任务目标的统计推断

流数据下基于任务目标的统计推断

引用

作者：吉晓婷山东大学

学位级别：硕士

随着临床、金融和社会学等领域数据收集技术的迅猛发展，出现了大量具有时序特性的流数据集。流数据是指以连续、实时的方式生成并传输的数据序列，这些数据序列通常无法提前完整地获取，只能随时间推移逐步接收和处理。流数据以高速和... 详细信息

随着临床、金融和社会学等领域数据收集技术的迅猛发展，出现了大量具有时序特性的流数据集。流数据是指以连续、实时的方式生成并传输的数据序列，这些数据序列通常无法提前完整地获取，只能随时间推移逐步接收和处理。流数据以高速和持续的方式生成和到达系统，常见于许多现代应用和领域，如金融市场交易数据、传感器网络数据和临床监测数据等。在大数据时代，流数据的研究变得越来越重要。然而，传统的离线统计分析方法在流数据的应用上面临一定挑战，具体表现在:存储大量流数据导致的内存资源不足，流数据的实时处理需求，以及流数据环境下模型的动态调整等问题　　在线学习是一类机器学习方法，它通过逐步接收和处理数据流中的实例来更新模型，从而应对不断变化的数据环境，为流数据处理提供了灵活且高效的解决方案。实时决策和预测在在线学习的应用场景中至关重要，例如金融市场中的交易决策、实时交通管理和个性化推荐系统等。在流数据环境中，模型的性能需要持续监控和评估。在线学习的统计推断方法能够在实时处理数据的同时进行在线模型评估和验证。通过计算当前模型的性能指标（如预测误差、置信区间等），这些方法可以及时发现和纠正模型的偏差，提高整体模型的性能。在线检验是流数据下进行统计推断的重要方法，它能够在动态和实时的数据环境中提供持续、即时的模型评估。　　综上，迅速确定在线任务相对于预定目标的表现对于优化基于流数据的决策过程至关重要，并且有助于提前终止任务，从而节省时间和资源。为了评估在流数据背景下感兴趣的数据特征与目标常量之间的差异是否超过指定阈值，本文引入了一种在线检验的新方法。我们的方法采用了一个双臂老虎机模型框架，双臂老虎机模型可以表示为一个机器，它有两个臂，称为左臂和右臂。每个臂在被拉动时会产生一个随机奖励，奖励的分布是未知的。决策者的目标是通过选择拉动不同的臂来最大化累计奖励。每个臂的奖励分布可能不同，因此决策者需要在选择确定的策略在探索（选择不同的臂以获得有关其奖励分布的信息）和利用（选择当前认为最优的臂以获得最大奖励）之间进行权衡。论文中提出的策略性聚合方法结合这一模型构造在线检验统计量并在特定策略下进行更新，最终能够在动态数据环境中实现有效的模型评估。　　我们在理论框架内深入探讨了所提出的在线检验统计量的渐近性质，理论结果表明了检验统计量的累积速度超过了符合正态分布的统计量。因此，我们的检验方法相对于传统方法表现出更强的检验功效。此外，丰富的模拟研究为论文的理论结果提供了实证支持。

关键词：流数据在线检验任务目标统计推断机器学习

来源：评论

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