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文档摘要

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针对时序数据的概念漂移检测算法的研究与实现

一、引言

随着大数据时代的到来，时序数据在各个领域的应用越来越广泛。然而，时序数据常常面临着概念漂移的挑战，即数据分布随时间发生变化。概念漂移可能导致模型的性能下降，甚至失效。因此，针对时序数据的概念漂移检测算法的研究与实现显得尤为重要。本文将介绍一种基于统计方法和机器学习的时序数据概念漂移检测算法，并对其实现过程进行详细阐述。

二、时序数据与概念漂移

时序数据是指按照时间顺序排列的数据，具有时间依赖性和动态变化的特点。在许多应用中，如金融、医疗、物联网等，时序数据是重要的信息来源。然而，由于环境变化、政策调整、技术进步等因素的影响，时序数据的分布可