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Refinado por: Nome da Publicação: Data Mining And Knowledge Discovery remover
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1
Chebyshev approaches for imbalanced data streams regression models
Chebyshev approaches for imbalanced data streams regression models
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Chebyshev approaches for imbalanced data streams regression models

Aminian, Ehsan ; Ribeiro, Rita P. ; Gama, João

Data mining and knowledge discovery, 2021-11, Vol.35 (6), p.2389-2466 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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2
Learning model trees from evolving data streams
Learning model trees from evolving data streams
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Learning model trees from evolving data streams

Ikonomovska, Elena ; Gama, João ; Džeroski, Sašo

Data mining and knowledge discovery, 2011-07, Vol.23 (1), p.128-168 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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3
OEC: an online ensemble classifier for mining data streams with noisy labels
OEC: an online ensemble classifier for mining data streams with noisy labels
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

OEC: an online ensemble classifier for mining data streams with noisy labels

Jian, Ling ; Shao, Kai ; Liu, Ying ; Li, Jundong ; Liang, Xijun

Data mining and knowledge discovery, 2024-05, Vol.38 (3), p.1101-1124 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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4
Adaptive Bernstein change detector for high-dimensional data streams
Adaptive Bernstein change detector for high-dimensional data streams
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Adaptive Bernstein change detector for high-dimensional data streams

Heyden, Marco ; Fouché, Edouard ; Arzamasov, Vadim ; Fenn, Tanja ; Kalinke, Florian ; Böhm, Klemens

Data mining and knowledge discovery, 2024-05, Vol.38 (3), p.1334-1363 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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5
A drift detection method based on dynamic classifier selection
A drift detection method based on dynamic classifier selection
Material Type:
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A drift detection method based on dynamic classifier selection

Pinagé, Felipe ; dos Santos, Eulanda M. ; Gama, João

Data mining and knowledge discovery, 2020, Vol.34 (1), p.50-74 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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6
Improving hyper-parameter self-tuning for data streams by adapting an evolutionary approach
Improving hyper-parameter self-tuning for data streams by adapting an evolutionary approach
Material Type:
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Improving hyper-parameter self-tuning for data streams by adapting an evolutionary approach

Moya, Antonio R. ; Veloso, Bruno ; Gama, João ; Ventura, Sebastián

Data mining and knowledge discovery, 2024-05, Vol.38 (3), p.1289-1315 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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7
EACD: evolutionary adaptation to concept drifts in data streams
EACD: evolutionary adaptation to concept drifts in data streams
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EACD: evolutionary adaptation to concept drifts in data streams

Ghomeshi, Hossein ; Gaber, Mohamed Medhat ; Kovalchuk, Yevgeniya

Data mining and knowledge discovery, 2019-05, Vol.33 (3), p.663-694 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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8
MINAS: multiclass learning algorithm for novelty detection in data streams
MINAS: multiclass learning algorithm for novelty detection in data streams
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MINAS: multiclass learning algorithm for novelty detection in data streams

de Faria, Elaine Ribeiro ; Ponce de Leon Ferreira Carvalho, André Carlos ; Gama, João

Data mining and knowledge discovery, 2016-05, Vol.30 (3), p.640-680 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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9
Interpretable multiple data streams clustering with clipped streams representation for the improvement of electricity consumption forecasting
Interpretable multiple data streams clustering with clipped streams representation for the improvement of electricity consumption forecasting
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Interpretable multiple data streams clustering with clipped streams representation for the improvement of electricity consumption forecasting

Laurinec, Peter ; Lucká, Mária

Data mining and knowledge discovery, 2019-03, Vol.33 (2), p.413-445 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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10
TSK-Streams: learning TSK fuzzy systems for regression on data streams
TSK-Streams: learning TSK fuzzy systems for regression on data streams
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

TSK-Streams: learning TSK fuzzy systems for regression on data streams

Shaker, Ammar ; Hüllermeier, Eyke

Data mining and knowledge discovery, 2021-09, Vol.35 (5), p.1941-1971 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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