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【2h】

Real-time feature selection technique with concept drift detection using adaptive micro-clusters for data stream mining

机译：具有概念漂移检测的实时特征选择技术，使用自适应微集群进行数据流挖掘

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Mahmood Shakir Hammoodi; Frederic Stahl; Atta Badii;
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年度 2018
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机译：实时特征选择技术，使用自适应微团簇进行概念漂移检测，用于数据流挖掘
2. Most preferable combination of explicit drift detection approaches with different classifiers for mining concept drifting data streams [J] . International journal of data science . 2019,第3期

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3. Fast Adapting Ensemble: A New Algorithm for Mining Data Streams with Concept Drift [J] . AgustínOrtíz Díaz, Josédel Campo-ávila, GonzaloRamos-Jiménez, ScientificWorldJournal . 2015,第3期

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5. GPR methods for the detection and characterization of fractures and karst features: Polarimetry, attribute extraction, inverse modeling and data mining techniques. [D] . Sassen, Douglas Spencer. 2009

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6. Fast Adapting Ensemble: A New Algorithm for Mining Data Streams with Concept Drift [O] . Agustín Ortíz Díaz, José del Campo-Ávila, Gonzalo Ramos-Jiménez, 2015

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7. Towards online concept drift detection with feature selection for data stream classification [O] . Hammoodi Mahmood, Stahl Frederic, Tennant Mark 2016

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