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Machine Learning for Data Streams with CapyMOA

delete2026-01-01
delete0
PRE
AI
Y
Yibin Sun *
H
Heitor Murilo Gomes
A
Anton Lee
N
Nuwan Gunasekara
G
Guilherme Weigert Cassales
J
J. Liu
M
Marco Heyden
V
Vítor Cerqueira
M
Maroua Bahri
Y
Yun Sing Koh
B
Bernhard Pfahringer
A
Albert Bifet
DOI:10.1007/978-3-032-06129-4_27delete
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摘要

摘要

En 中文
近年来数据的指数级增长凸显了机器学习中对高速、实时和自适应处理的需求。数据流学习为此挑战提供了有效框架。本文介绍了CapyMOA,一个专为数据流学习设计且开放源码的库,为构建和部署自适应机器学习模型提供强大工具。GitHub: https://github.com/adaptive-machine-learning/CapyMOA。网站: https://capymoa.org。
Keyword:
Open-source
Data Streams
Machine Learning
Concept Drift
Online Continual Learning
Semi-supervised Learning

期刊

M
MACHINE LEARNING AND KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES. APPLIED DATA SCIENCE TRACK AND DEMO TRACK, ECML PKDD 2025, PT X
IF:
0
论文数:
40
被引数:
0

机构

C
centre national de la recherche scientifique (cnrs)
学者数:
24.5W
论文数: 18.2W
被引数: 279
H
helmholtz association
学者数:
6.3K
论文数: 2.3K
被引数: 6
K
karlsruhe institute of technology
学者数:
2.0W
论文数: 1.4W
被引数: 23
H
Halmstad University
学者数:
948
论文数: 930
被引数: 995
V
Victoria University Wellington
学者数:
5.6K
论文数: 5.9K
被引数: 54
U
university of waikato
学者数:
552
论文数: 337
被引数: 0
U
universidade do porto
学者数:
4.2K
论文数: 1.7K
被引数: 4
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