CapyMOA：用于数据流和在线持续学习的高效机器学习
机器学习
2026-04-14 v2
摘要
CapyMOA 是一个用于数据流和在线持续学习的高效机器学习开源 Python 库。它提供了一个结构化框架，用于实时学习，支持随时间演化的自适应模型。CapyMOA 的架构允许集成诸如 MOA、scikit-learn 和 PyTorch 等框架，使能够将高性能在线算法与现代深度学习技术相结合。通过强调效率、可扩展性和可用性，CapyMOA 允许研究人员和实践者在 various 领域中应对动态学习挑战。网站：https://capymoa.org。GitHub：https://github.com/adaptive-machine-learning/CapyMOA。
引用
@article{arxiv.2502.07432,
title = {CapyMOA: Efficient Machine Learning for Data Streams and Online Continual Learning in Python},
author = {Heitor Murilo Gomes and Anton Lee and Nuwan Gunasekara and Yibin Sun and Guilherme Weigert Cassales and Justin Liu and Marco Heyden and Vitor Cerqueira and Maroua Bahri and Yun Sing Koh and Bernhard Pfahringer and Albert Bifet},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.07432},
year = {2026}
}