特征演化的数据流 数据流学习是近年来机器学习与数据挖掘领域的一个热门的研究方向,数据流的场景和静态数据集的场景最大的一个特点就是数据会发生演化,关于演化数据流的研究大多集中于概念漂移检测(有监督学习),概念/聚类演化分析(无监督学习),然而,人们往往忽略了一个经常出现的演化场景:特征演化.大多数研究都考虑数据流的特征空间是固定的,然而,在很多场景下这一假设并不成立:例如,当有限寿命传感器收集的数据被新的传感器替代时,这些传感器对应的特征将发生变化. 今天要分享的文章出自周志华的实验室<Learn…