Digitale Bibliotheek
Sluiten Bladeren door artikelen uit een tijdschrift
 
<< vorige    volgende >>
     Tijdschrift beschrijving
       Alle jaargangen van het bijbehorende tijdschrift
         Alle afleveringen van het bijbehorende jaargang
           Alle artikelen van de bijbehorende aflevering
                                       Details van artikel 2 van 7 gevonden artikelen
 
 
  An active learning system for mining time-changing data streams
 
 
Titel: An active learning system for mining time-changing data streams
Auteur: Huang, Shucheng
Dong, Yisheng
Verschenen in: Intelligent data analysis
Paginering: Jaargang 11 (2007) nr. 4 pagina's 401-419
Jaar: 2007-08-01
Inhoud: Mining time-changing data streams is of great interest. The fundamental problems are how to effectively identify the significant changes and organize new training data to adjust the outdated model. In this paper, we propose an active learning system to address these issues. Without need knowing any true labels of the new data, we devise an active approach to detecting the possible changes. Whenever the suspected changes are indicated, it exploits a light-weight uncertainty sampling algorithm to choose the most informative instances to label. With these labeled instances, it further tests the truth of the suspected changes. If the changes indeed cause significant performance deterioration of the current model, it evolves the old model. Thus, our method is sensitive to significant changes and robust to noisy changes, and can quickly adapt to concept-drift. Experimental results from both synthetic and real-world data confirm the advantages of our system.
Uitgever: IOS Press
Bronbestand: Elektronische Wetenschappelijke Tijdschriften
 
 

                             Details van artikel 2 van 7 gevonden artikelen
 
<< vorige    volgende >>
 
 Koninklijke Bibliotheek - Nationale Bibliotheek van Nederland