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题名/责任者:

数据流挖掘与在线学习算法/李志杰著

出版发行项:

北京:中国电力出版社,2022.09

ISBN及定价:

978-7-5198-6994-6/CNY68.00

载体形态项:

289页:图;26cm

个人责任者:

李志杰 著

学科主题:

数据采集-机器学习

中图法分类号:

TP274

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书是一部关于数据流挖掘与在线学习算法的著作, 全面、系统阐述了数据流机器学习的模型、算法、平台与实例。书中数据流挖掘内容包括MOA在线分析平台实例, 频繁模式离线与在线挖掘方法, 挖掘显露模式用于数据流分类等。对面向大数据流分析的在线学习算法产生的动机和研究现状, 基本在线学习模型与优化算法进行了归纳总结。详细介绍与分析多种典型的在线学习模型与算法, 包括低秩子空间在线学习模型、算法与应用, 多任务在线特征选择及加速改进算法, 高维数据流高效聚类算法, 自适应数据流存储KNN分类器等。本书对每种在线学习算法的背景、相关工作、模型定义、算法设计思想、以及实验方案与结果分析等, 都有完整的阐述, 是研究和学习数据流在线学习算法必备参考指南书籍。

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