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Learning Parameter Distributions to Detect Concept Drift in Data Streams

机译：学习参数分布以检测数据流中的概念漂移

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Johannes Haug; Gjergji Kasneci;
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年度 2021
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2. An approach of support approximation to discover frequent patterns from concept-drifting data streams based on concept learning [J] . Franz Kurfess Computing reviews . 2015,第7期

机译：一种基于概念学习的从概念漂移数据流中发现频繁模式的支持近似方法
3. An approach of support approximation to discover frequent patterns from concept-drifting data streams based on concept learning [J] . Chao-Wei Li, Kuen-Fang Jea Knowledge and information systems . 2014,第3期

机译：基于概念学习的从概念漂移数据流中发现频繁模式的支持近似方法
4. Learning Parameter Distributions to Detect Concept Drift in Data Streams [C] . Johannes Haug, Gjergji Kasneci International Conference on Pattern Recognition . 2021

机译：学习参数分布以检测数据流中的概念漂移
5. The GC3 framework grid density based clustering for classification of streaming data with concept drift. [D] . Sethi, Tegjyot Singh. 2013

机译：基于GC3框架网格密度的聚类，用于通过概念漂移对流数据进行分类。
6. Cost-Sensitive Classification for Evolving Data Streams with Concept Drift and Class Imbalance [O] . Yange Sun, Meng Li, Lei Li, 2021

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
7. Detecting Students Gifted in Mathematics with Stream Mining and Concept Drift Based M-Learning Models Integrating Educational Computer Games [O] . Petar Juric, Marija Brkic Bakaric, Maja Matetic 2021

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8. Time-based Data Streams: Fundamental Concepts For A Data Resource For Streams. [R] . Plale, B. A. 2009

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