[IJCAI 2018笔记] Fast Factorization-Free Kernel Learning for Unlabeled Chunk Data Streams

针对无标注块数据流的快速免分解核学习 文章目录 #摘要 数据流分析旨在从连续到来的样本中提取用于分类的判别信息。在以高效且稳定的方式更新模型的同时检测新数据极具挑战性，尤其是对于块数据。本文提出了一种**快速免分解的核学习方法**，在一个框架中统一了无标注块数据流的新颖性检测和增量学习。所提出的方法通过求解**核空间中的线性系统**，从已知的**类中心构造联合再生核Hilbert空间。自然，可以通

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