changepoint detection | BriefGPT

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该模型对所有人都可靠吗？强校准测试
通过改进的测试程序，我们引入了一种新的基于改变点检测的校准测试方法，可以有效评估风险预测模型的准确性和算法的公平性。
PDFa year ago
基于图形表示和变点检测方法的符号音乐结构分析
本研究提出了三种方法，其中两种是基于图形的新颖算法，通过形式或结构对符号音乐进行分割。使用两个公共数据集对其进行了消融研究，发现使用图形表示对结构进行符号音乐编码，并计算从图中获取的邻接矩阵的新颖性可以很好地表示符号音乐的结构，同时无需提取
PDFa year ago
KDD基于 AutoML 的时间序列异常检测模型选择和参数调整 (MOSPAT)
本文提出了一种基于自动生成标记数据的端到端自动化机器学习方法 MOSPAT，以选择算法和参数，可以满足大规模组织中用户所监测的无数用例和指标以及其异常模式的各种时间序列特征。该方法不需要专家知识或繁琐的手动标注，并在实验数据上稳定优于使用任
PDF2 years ago
双重稳健贝叶斯推断在具有 $β$- 散度的非平稳数据流中的应用
该论文首次提出了具备线性时间和常数空间复杂度的鲁棒性贝叶斯在线变点检测算法，通过结构变分近似使 GBI 可扩展，并提供了一种选择差异参数 β 的原则方法，从而降低变点的误发现率。
PDF6 years ago
具有模型选择的时空贝叶斯在线变点检测
本文介绍了对贝叶斯在线变点检测的推广，包括在线模型选择和非平稳时空过程。我们提出了空间结构化 Vector Autoregressions (VARs)，用于建模变点 (CPs) 之间的过程，并给出了此类模型的近似误差上限。所得的算法在线进
PDF6 years ago
自动特征学习的时间序列分割
本研究提出了一种新的基于深度学习的无监督方法，用于从 IoT 数据中映射出可解释的状态和转换。经过大量实验表明，该方法优于现有技术，并学习更微妙的断点边界。
PDF6 years ago
异常点存在下的变点检测
该研究提出了一种强鲁棒性的 changepoint detection 方法，应用了 biweight loss 和动态规划算法，可用于在线数据分析和异常点去除，适用于诸如 well-log data、copy number variati
PDF8 years ago
在线社区识别的顺序变点方法
本文提出了基于 Erdos-Renyi 随机图的新算法，用于从时序观测中检测网络中社区的出现。所开发的三个算法分别为 Exhaustive Search（ES），mixture，和 Hierarchical Mixture（H-Mix）。
PDF10 years ago