Um framework semissupervisionado para classificação de dados em fluxos contínuos
Data stream applications receive a large volume of data quickly, and they need to process them sequentially. In these applications, the data may change during the use of the model; in addition, the number of instances whose label is known may not be sufficient to generate an effective model. Semi-su...
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Formato: | Dissertação |
Idioma: | pt_BR |
Publicado em: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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Assuntos: | |
Endereço do item: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/46790 |
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