一种心脏运动补偿算法的GPU实现.pdf下载

weixin_39821260 2021-10-19 10:24:59

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一种心脏运动补偿算法的GPU实现.pdf

现在，我们正式进入报告的第三个主要领域：3. 领域三：核心业务逻辑与算法实现。连接: 我们已经讨论了如何存储数据（领域一）和如何设计 API 让外部或内部服务可以访问这些数据或触发操作（领域二）。现在，我们将深入应用程序的“心脏”——实际执行业务规则、进行计算和（如果需要）应用特定算法的代码。这部分直接决定了应用程序能否正确、可靠地完成其核心功能。开篇摘要与战略意图探寻：本章聚焦于应用程序的核心业务逻辑和算法的实现。它探讨了如何选择和使用合适的库来处理特定的计算（如精确计算、日期时间），如何将外部算法（如

在机器学习中，我们并不总是被提供一个目标来优化，我们也不总是被提供一个目标标签来对输入数据点进行分类。在人工智能领域中，没有目标或标签可供我们分类的问题被称为无监督学习问题。在无监督学习问题中，我们试图对数据中存在的潜在结构化信息进行建模。聚类是一种无监督学习问题，我们试图根据相似数据的底层结构将它们分组到群组/聚类中。K-means 算法是一种广泛使用的著名聚类算法。k 代表我们要将数据点分类到的聚类数。下表提供了关于所获得的聚类结果的结论。PCA 做的最好！

输入缺失值是处理真实数据时的一个重要步骤。有几种常见的方法可以解决这个问题。一些流行的方法包括删除有缺失值的实例，为缺失元素创建一个单独的类别，或使用均值插补。它们不一定有效，还有其他算法，如或GANs可以更准确地估算缺失值。在我的研究实习项目期间，我注意到在用 KNN、小鼠和 MissForest 估算的数据集上训练的分类器实现了更高的准确性，通常是 3-4%。这是一个相当可观的精度增益，而且几乎没有现存的Python 库实现这些算法。听起来不错，对吧？

原标题作者机构: 阿里埃尔大学伦敦大学学院癌症研究所摘要: 在机器学习（ML）中，检测和理解超出分布（OOD）样本对于确保模型性能可靠至关重要。当前关于OOD的研究，一般而言，特别是在ML的背景下，主要集中在外推性OOD（外部），忽略了内插性OOD（内部）的潜在情况。本研究通过提出OOD可以分为内部和外部情况的新视角，引入了一种新颖的OOD理念。此外，根据这一框架，我们研究了数据集的内部-外部OOD特征及其对ML模型性能的影响。

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