10.19678/j.issn.1000-3428.0055747
概念漂移数据流集成分类算法综述
针对概念漂移数据流集成分类算法的基本概念、相关工作、适用范围及优缺点等方面进行具体阐述,重点分析突变型、渐变型、重复型和增量型集成分类算法,以及集成分类中的 Bagging、Boosting、基分类器组合学习策略与在线学习、基于块的集成、增量学习关键技术,指出现阶段概念漂移数据流集成分类算法所需解决的主要问题,并对集成基分类器的动态更新与加权组合、多类型概念漂移的快速检测等研究方向进行分析和展望.
动态数据流、集成、分类、概念漂移、增量学习
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;宁夏高等学校一流学科建设项目;北方民族大学研究生创新项目
2020-03-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共11页
15-24,30