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J-GLOBAL ID：201802265728414935   整理番号：18A0529543

インスタンスに基づく河川分類器の分類学【Powered by NICT】

A taxonomic look at instance-based stream classifiers

著者 (3件)： Gunn Iain A.D. (School of Computer Science, Bangor University, Dean Street, Bangor LL57 1UT, UK) ,  Arnaiz-Gonzalez Alvar (Escuela Politecnica Superior, Universidad de Burgos, Burgos 09006, SPAIN) ,  Kuncheva Ludmila I. (School of Computer Science, Bangor University, Dean Street, Bangor LL57 1UT, UK)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 286  ページ： 167-178  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多数データストリームのは多くの分野で発生した今日である。こうした流れからの学習時の重要な課題は,概念ドリフトの問題である。,多くのプロトタイプ法を含む,多くの方法がこの問題を解決するために近年提案されている。概念ドリフトを伴うデータ流れの分類のためのインスタンス選択および生成法の洗練された分類を提示した。分類学は区別しなかったオフラインインスタンス選択法の既存分類法の多数の間の識別を可能にした。これは実験結果についての価値ある新しい展望を可能にし,異なるアルゴリズム設計手法の背後にある概念の議論のための枠組みを提供する。分類による違いを説明する目的のための最新のアルゴリズムの選択をレビューした。概念ドリフトを使わない合成と実世界データセットに関する多くの代表的な方法の性能を検討し,分類の観点から将来の研究方向に対する含意も議論する数値実験の結果を示した。実験結果に基づいて,著者らは将来の提案した可能性のあるアルゴリズムの実験的評価のための推奨を与えることができた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ドリフト ,  アルゴリズム ,  機械学習 ,  プロトタイプ ,  学習 ,  *河川
準シソーラス用語： 数値実験 ,  アルゴリズム設計 ,  分類法 ,  オフライン ,  インスタンス選択 ,  データストリーム ,  *分類学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機械学習 ,  ストリーム分類 ,  インスタンス選択 ,  プロトタイプ生成 ,  概念ドリフト

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： インスタンス ,  河川 ,  分類器 ,  分類学