概念漂移(concept drift)是机器学习领域研究的重要问题之一.概念漂移是指数据的分布随着时间而发生变化,这些变化就使得在旧数据上建立的模型不再能适用于...
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CVFDT is capable of processing dynamic datasets, coping with concept drift and updating the model catering to incoming data.
CVFDT适合处理流动数据，随数据样本分布的变化更新模型，并能处理概念漂移。
参考来源 - 基于CVFDT的网络流量分类方法·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
以上来源于: WordNet
Concept drift, as a difficult point in the field of data stream mining, is generated with the accompany of time-varying data streams.
概念漂移是数据流分类挖掘中的一个难点，它是伴随着数据流的时变性而产生的。
According to the key problem of concept-drift, tolerance strategy and detection of concept-drift have been applied to adapt the change of data stream.
针对数据流中概念漂移的难题，引入了概念漂移检测和容忍策略来适应数据流分布的变化。
Under the trends in the romanticism, Mr. Brahms didn't drift but formed his unique music creation concept.
在浪漫主义的思潮下，勃拉姆斯并没有随波逐流而是形成了其独特的音乐创作理念。
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