概念漂移数据流分类研究综述

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摘要：由于现有各种机器学习算法本质上都基于一个静态学习环境,而以尽量保证学习系统泛化能力为目标的寻优过程,概念漂移数据流分类给机器学习带来了巨大挑战.从数据流与概念漂移、概念漂移数据流分类研究的发展与趋势、概念漂移数据流分类的主要研究领域、概念漂移数据流分类研究的新动态4个方面展开了文献综述,并分析了当前概念漂移数据流分类算法存在的问题.

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关键词：数据流 机器学习算法 机器学习 大家共享 分类算法 大数据 概念漂移 增量学习 适应学习 数据流