多维序列中的变点检测的选择性推断
摘要：检测多维序列中由一个维度子集特征化的变化点（CP）问题的研究 以选择相关维度和选择CP为两个阶段的方法可以用于检测这些CP 由于每个阶段的选择偏差必须得到正确纠正，因此难以正确控制这些CP检测方法的误检概率 本文的主要贡献是将CP检测问题形式化为选择性推断问题，并且展示了一类CP检测方法的确切（非渐进）推断是可能的 通过数值模拟以及应用于我们的医学数据分析问题，我们展示了所提出的选择性推断框架的性能
作者：Yuta Umezu and Ichiro Takeuchi
论文ID：1706.00514
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2018-03-05