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Context Learning for Dynamic Data Streams Based on Tabular Foundation Models

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内容提要

本研究提出了一种新方法，通过大规模表格模型进行上下文学习，克服增量决策树的局限性。TabPFN模型结合滑动记忆策略，在非平稳基准测试中优于Hoeffding树，展现出良好的实时适应能力。

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标签

TabPFN 上下文学习 增量决策树 滑动记忆 非平稳基准测试
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