英语翻译In the real world concepts are often not stable but chan

英语翻译
In the real world concepts are often not stable but change with time.Typical examples
of this are weather prediction rules and customers’ preferences.The underlying data
distribution may change as well.Often these changes make the model built on old data
inconsistent with the new data,and regular updating of the model is necessary.This
problem,known as concept drift,complicates the task of learning a model from data
and requires special approaches,different from commonly used techniques,which
treat arriving instances as equally important contributors to the final concept.This
paper considers different types of concept drift,peculiarities of the problem,and gives
a critical review of existing approaches to the problem.
洪宇阳 1年前 已收到3个回答 举报

时代气息 幼苗

共回答了21个问题采纳率:95.2% 举报

事实上,概念总是随着时间在改变.天气预报和顾客偏好这两个概念的变化足以说明这个现象.概念的内涵也可能变化.这些变化使得在旧内涵下产生的定义与新内涵不一致,所以,经常性的更新定义是有必要的.这就是我们熟知的概念飘移,它使学习定义变得复杂,并且需要特殊的学习方法,这些方法与当今广泛采用的学习方法大大不同,它把将要出现的事例当作最终概念的重要组成因素.这篇论文会谈论几种不同的概念飘移,飘移的独特性,以及客观地评价已有的概念飘移研究方法.

1年前

7

234293375 幼苗

共回答了8个问题 举报

在真实世界的概念往往不稳定,但随时间改变的。典型的例子
这是天气预报规则和客户的喜好。底层数据
分布可以改变。通常这些变化使所建立的模型对古老的数据
新数据不符合,并定期更新模型是必要的。这个
问题,如我们所知的概念引入漂移,任务的学习模式的数据
需要特别的方法和常用技术,不同,它
对待到达一样重要贡献者情况最后的概念。这个

1年前

1

qixd 幼苗

共回答了119个问题 举报

在现实世界中,概念经常是不稳定的,它随着时间而变化。这方面典型的例子是天气预报规则和顾客喜好。分配基数同样也会变化。经常,这些变化使得建立在旧的数据上的模型与新的数据不一致,所以有规律地更新模型是有必要的。这个被称为概念漂移的问题,使得从数据中学习模型的任务变得复杂了,需要特殊的,与通常所用的技术不同的方法,这些方法把即将到来的例子像对最终概念同等重要的贡献者一样对待。这篇论文讨论了不同类型的概念...

1年前

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