MOA：一个用于大数据流挖掘的开源框架，包含多种机器学习算法如分类、回归、聚类等。

简介：
MOA是一款领先的开源数据流挖掘软件，提供包括分类、回归和聚类在内的丰富机器学习算法库，适用于大规模动态数据分析。 MOA是用于数据流挖掘的最流行的开源框架之一，并且拥有一个非常活跃的成长型社区。它包括一组机器学习算法（分类、回归、聚类、离群值检测、概念漂移检测及推荐系统）以及评估工具。与WEKA项目相关，MOA也是用Java编写的，并可以扩展以应对更复杂的问题。 使用MOA时，用户可以在实时环境中执行大数据流挖掘和大规模机器学习任务。此外，它支持通过引入新的挖掘算法、数据流生成器或评价指标来进一步扩展其功能。MOA的目标是为数据流社区提供一个基准套件。 如果您在出版物中引用了MOA，则请参考以下JMLR论文：阿尔伯特·比菲特（Albert Bifet）和杰夫·霍姆斯（Geoff Holmes）。