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官方账号arXiv cs.LG@Christofer Washington Berruz Chungata, Martin Jurecek, Katerina Potika, William B. Andreopoulos, Mark Stamp
推荐理由：做恶意软件检测的同学可以看看，论文证明了用OCSVM检测概念漂移再触发重训练，能省下大量计算资源还不掉精度。
OCSVM
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8月14日
10:35
该论文针对恶意软件分类模型因概念漂移导致的性能下降问题，对比了三种漂移检测技术：基于One-Class SVM（OCSVM）的新方法、基于Minibatch K-Means（MK-Means）的已有方法以及统计检验方法MMD。实验覆盖四种模型：多层感知机、随机森林、支持向量机和XGBoost，并在静态、周期重训练和漂移感知三种场景下评估。结果表明，漂移感知重训练在保持与周期重训练相近分类精度的同时，大幅减少需要重训练的模型数量。其中OCSVM方法在准确率和训练效率的Pareto权衡上整体优于MK-Means和MMD。