论文部分内容阅读
大多数机器学习应用假设其生成数据的过程是稳定的。这种顺从的假设非常的广泛，被隐式地接受，有时我们甚至忘记这种假设并不会因为概念漂移而在实践中广泛地成立（例如已获取数据流生成过程中的结构变化）。因此，察觉概念漂移并做出相对应的反应的能力是智能学习机器一项主要的成就，也是嵌入式系统最热门的研究课题。这种能力可让机器主动地调整应用，使应用维持高性能，联机改变运行策略，检测和隔离可能出现的故障。