Abstrakt. En dataström är en ordnad sekvens av utbildningsinstanser som anländer med en hastighet som inte tillåter att permanent lagra dem i minnet och leder till nödvändigheten av online inlärningsmetoder när man försöker förutsäga någon dold målvariabel. Dessutom uppstår ofta konceptdrift, vilket innebär att målvariabelns statistiska egenskaper kan förändras över tiden. I detta dokument presenterar vi en ram för att lösa problemet med online-mönsterigenkänning i dataströmmar under konceptdrift. Ramverket bygger på tillämpningen av Bayesian-metoden på den probabilistiska mönsterigenkänningsmodellen när det gäller logistisk regression, dold Markov-modell och dynamisk programmering.
Bayesian logistic regression användes i REF för att hantera drivande begrepp i termer av dynamisk programmering.
Dynamic Programming for Bayesian Logistic Regression Learning under Concept Drift
{'venue': 'PReMI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}