Machine Learning for Data Streams : with Practical Examples in MOA /

A hands-on approach to tasks and techniques in data stream mining and real-time analytics, with examples in MOA, a popular freely available open-source software framework.

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính: Bifet, Albert (Tác giả), Pfahringer, Bernhard (Tác giả), Holmes, Geoffrey (Tác giả), Gavaldà, Ricard, 1964- (Tác giả)
Định dạng: Điện tử eBook
Ngôn ngữ:Tiếng Anh
Được phát hành: London, England : The MIT Press, [2017]
Loạt:Book collections on Project MUSE.
Những chủ đề:
Truy cập trực tuyến:Full text available:
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
Mục lục:
  • Intro; Contents; List of Figures; List of Tables; Preface; I INTRODUCTION; 1 Introduction; 2 Big Data Stream Mining; 3 Hands-on Introduction to MOA; II STREAM MINING; 4 Streams and Sketches; 5 Dealing with Change; 6 Classification; 7 Ensemble Methods; 8 Regression; 9 Clustering; 10 Frequent Pattern Mining; III THE MOA SOFTWARE; 11 Introduction to MOA and Its Ecosystem; 12 The Graphical User Interface; 13 Using the Command Line; 14 Using the API; 15 Developing New Methods in MOA; Bibliography; Index