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陆克中; 陈超凡; 蔡桓; 吴定明;
深圳大学计算机与软件学院;
数据流分类; 概念漂移; 类不平衡; 在线学习; 极限学习机;
机译:在线合奏方法来处理数据流中的概念漂移:多样化的在线合奏检测
机译:数据难度因子对不平衡和概念漂移数据流分类的影响
机译:基于自适应块的动态加权大多数,用于概念漂移的不平衡数据流
机译:多类不平衡数据流的AUC估计和概念漂移检测
机译:使用数据采样缓解类不平衡:检查对分类算法的影响。
机译:具有与概念漂移和类不平衡的演化数据流的成本敏感分类
机译:面向在线概念漂移检测和特征选择的数据流分类
机译:mentat:面向对象的宏数据流系统
机译:将具有继承的面向类的数据流程序转换为面向结构的数据流程序
机译:通过动态解释数据类型,将面向类的数据流程序转换为面向结构的数据流程序
机译:将面向类的数据流程序转换为面向结构的数据流程序
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