کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6938891 | 1449966 | 2018 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Variational inference based bayes online classifiers with concept drift adaptation
ترجمه فارسی عنوان
استنتاج اختیاری مبتنی بر طبقه بندی های آنلاین با انطباق ریاضی مفهوم است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
یادگیری آنلاین، استنتاج متغیر طبقه بندی بیزی، جریان داده ها، مفهوم رانش
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
We present VIGO, a novel online Bayesian classifier for both binary and multiclass problems. In our model, variational inference for multivariate distribution technique is exploited to approximate the class conditional probability density functions of data in an online manner. To handle concept drift that could arise in streaming data, we develop 2 new adaptive methods based on VIGO, which we called VIGOw and VIGOd. While VIGOw naturally adapts to any kind of changing environments, VIGOd maximises the benefit of a static environment as long as it does not detect any change. Extensive experiments on big/medium real-world/synthetic datasets demonstrate the superior performance of our algorithms over many state-of-the-art methods in the literature.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 81, September 2018, Pages 280-293
Journal: Pattern Recognition - Volume 81, September 2018, Pages 280-293
نویسندگان
Thi Thu Thuy Nguyen, Tien Thanh Nguyen, Alan Wee-Chung Liew, Shi-Lin Wang,