Time–Adaptive Support Vector Machines
In this work we propose an adaptive classification method able both to learn and to follow the temporal evolution of a drifting concept. With that purpose we introduce a modified SVM classifier, created using multiple hyperplanes valid only at small temporal intervals (windows). In contrast to oth...
Guardado en:
| Autores principales: | Grinblat, Guillermo, Granitto, Pablo M., Ceccatto, Alejandro |
|---|---|
| Formato: | Artículo |
| Lenguaje: | en_US |
| Publicado: |
Asociación Española de Inteligencia Artificial
2011
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/2133/1718 http://hdl.handle.net/2133/1718 |
| Aporte de: |
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