Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: BATISTA, GUSTAVO ENRIQUE DE ALMEIDA PRADO ALVES - ICMC ; REIS, DENIS MOREIRA DOS - ICMC ; MALETZKE, ANDRÉ GUSTAVO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/s10618-020-00698-5
- Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; MINERAÇÃO DE DADOS; ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS; BENCHMARKS
- Keywords: Data stream; Concept drift; Classification; Drift detection; Benchmark data
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Data Mining and Knowledge Discovery
- ISSN: 1384-5810
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 34, n. 6, p. 1805-1858, Nov. 2020
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SOUZA, Vinícius Mourão Alves de et al. Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data. Data Mining and Knowledge Discovery, v. No 2020, n. 6, p. 1805-1858, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-020-00698-5. Acesso em: 16 out. 2024. -
APA
Souza, V. M. A. de, Reis, D. M. dos, Maletzke, A. G., & Batista, G. E. de A. P. A. (2020). Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data. Data Mining and Knowledge Discovery, No 2020( 6), 1805-1858. doi:10.1007/s10618-020-00698-5 -
NLM
Souza VMA de, Reis DM dos, Maletzke AG, Batista GE de APA. Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2020 ; No 2020( 6): 1805-1858.[citado 2024 out. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-020-00698-5 -
Vancouver
Souza VMA de, Reis DM dos, Maletzke AG, Batista GE de APA. Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2020 ; No 2020( 6): 1805-1858.[citado 2024 out. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-020-00698-5 - Accurately quantifying a billion instances per second
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Informações sobre o DOI: 10.1007/s10618-020-00698-5 (Fonte: oaDOI API)
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