Fast unsupervised online drift detection using incremental Kolmogorov-Smirnov test (2016)
- Authors:
- Autor USP: BATISTA, GUSTAVO ENRIQUE DE ALMEIDA PRADO ALVES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/2939672.2939836
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Kolmogorov-Smirnov; Data Stream; Concept Drift; Cartesian Tree; Treap; Lazy Propagation
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - KDD
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
REIS, Denis dos et al. Fast unsupervised online drift detection using incremental Kolmogorov-Smirnov test. 2016, Anais.. New York: ACM, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2939672.2939836. Acesso em: 24 fev. 2026. -
APA
Reis, D. dos, Flach, P., Matwin, S., & Batista, G. E. de A. P. A. (2016). Fast unsupervised online drift detection using incremental Kolmogorov-Smirnov test. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/2939672.2939836 -
NLM
Reis D dos, Flach P, Matwin S, Batista GE de APA. Fast unsupervised online drift detection using incremental Kolmogorov-Smirnov test [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2026 fev. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2939672.2939836 -
Vancouver
Reis D dos, Flach P, Matwin S, Batista GE de APA. Fast unsupervised online drift detection using incremental Kolmogorov-Smirnov test [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2026 fev. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2939672.2939836 - Time series classification with motifs and characteristics
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Informações sobre o DOI: 10.1145/2939672.2939836 (Fonte: oaDOI API)
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