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Learning from Data Streams in Evolving Environments: Methods and Applications - Softcover

 
9783319898049: Learning from Data Streams in Evolving Environments: Methods and Applications

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Inhaltsangabe

Chapter1: Transfer Learning in Non-Stationary Environments.- Chapter2: A new combination of diversity techniques in ensemble classifiers for handling complex concept drift.- Chapter3: Analyzing and Clustering Pareto-Optimal Objects in Data Streams.- Chapter4: Error-bounded Approximation of Data Stream: Methods and Theories.- Chapter5: Ensemble Dynamics in Non-stationary Data Stream Classification.- Chapter6: Processing Evolving Social Networks for Change Detection based on Centrality Measures.- Chapter7: Large-scale Learning from Data Streams with Apache SAMOA.- Chapter8: Process Mining for Analyzing Customer Relationship Management Systems A Case Study.- Chapter9: Detecting Smooth Cluster Changes in Evolving Graph Sequences.- Chapter10: Efficient Estimation of Dynamic Density Functions with Applications in Data Streams.- Chapter11: A Survey of Methods of Incremental Support Vector Machine Learning.- Chapter12: On Social Network-based Algorithms for Data Stream Clustering.

Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

  • VerlagSpringer
  • Erscheinungsdatum2018
  • ISBN 10 3319898043
  • ISBN 13 9783319898049
  • EinbandPaperback
  • SpracheEnglisch
  • Kontakt zum HerstellerNicht verfügbar

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Vorgestellte Ausgabe

ISBN 10:  3319898027 ISBN 13:  9783319898025
Verlag: Springer, 2018
Hardcover