我们建议在线变更点检测的新过程。我们的方法扩展了一个想法，即在变更前和变换后分布之间最大化差异度量。这将导致一个适合参数和非参数场景的灵活过程。我们证明了程序的平均运行长度及其预期的检测延迟。通过关于合成和现实世界数据集的数值实验来说明该算法的效率。
translated by 谷歌翻译
对表格数据的深度学习的最新工作表明了深层表格模型的强劲表现，通常会弥合梯度增强的决策树和神经网络之间的差距。除了准确性之外，神经模型的主要优点是它们学习可重复使用的功能，并且在新域中很容易进行微调。该属性通常在计算机视觉和自然语言应用中被利用，在特定于任务的培训数据稀缺时，转移学习是必不可少的。在这项工作中，我们证明上游数据使表格神经网络比广泛使用的GBDT模型具有决定性的优势。我们为表格转移学习提出了一个现实的医学诊断基准，并提出了使用上游数据来通过各种表格神经网络体系结构来提高性能的方法指南。最后，我们为上游和下游特征集不同的情况提出了一种伪特征方法，在现实世界中，特定于表格的问题广泛。我们的代码可在https://github.com/levinroman/tabular-transfer-learning上找到。
translated by 谷歌翻译