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World File Search System离群
aida
许多无监督的异常检测算法依赖于最近的邻居的概念来计算异常得分。这种算法很受欢迎，因为对数据没有任何假设，这使它们成为非结构化数据集的强大选择。然而，严重影响模型性能的最近邻居的数字（k）不能在无监督的设置中调整。因此，我们提出了新的和无参数的分析隔离和基于距离的异常（AIDA）检测al-gorithm，将距离的指标与隔离相结合。基于AIDA，我们还介绍了基于钢化的隔离解释（TIX）算法，该算法确定了最相关的特征，即使在大型多维数据集中，也可以提高离群值，从而提高了检测机制的整体解释性。AIDA和TIX都经过了彻底的测试，并将其与最先进的替代方案进行了比较，事实证明是对异常检测中现有工具集的有用补充。
个性化治疗响应预测的电子健康记录中的提案标题模式识别
引言和一般性的个性化治疗响应预测提供了一些好处，它可能会减少治疗选择的试验和错误，减轻不良影响并优化治疗结果。该过程涉及从电子健康记录（EHR）中过滤相关特征，例如人口统计信息，病史，实验室结果和先前的治疗反应。使用机器学习方法创建预测模型，即监督学习算法，例如决策树，支持向量机和神经网络。通过使用过去的患者数据，这些模型可以预测新患者对各种疗法的反应。特征选择和提取算法用于识别相关变量，采用机器学习算法进行预测性建模。同样，NLP技术用于从非结构化临床文本中提取信息，以及数据预处理方法，以处理缺失的值，噪声和离群值。这些是电子健康记录中使用的各种工具和技术。
从挑战性数据中学习的机器学习2025（DS113）
现代技术取决于无处不在的数据收集以及机器学习在获取见解和创造知识方面的应用。of-10，考虑了精心策划的数据集，开发了机器学习方法。但是，现实世界中的数据通常是在非理想条件下收集的，感应，存储，处理和标签有限，可以将帽子，环境变化和干扰，攻击以及策略修复。因此，现实世界中的数据提出了重大挑战，例如腐败，离群值，缺失条目或标签，偏见，分配变化和安全/隐私问题，仅举几例。这些挑战通常将标准机器学习方法的有效性限制在现实世界中。从具有挑战性的数据I会议（MLCD I）中学习的机器学习旨在通过推进针对复杂的现实世界数据挑战量身定制的实用，高效和有效的机器学习解决方案来弥合这一差距。
模式识别在电子卫生中录制。 ...
引言和一般性的个性化治疗响应预测提供了一些好处，它可能会减少治疗选择的试验和错误，减轻不良影响并优化治疗结果。该过程涉及从电子健康记录（EHR）中过滤相关特征，例如人口统计信息，病史，实验室结果和先前的治疗反应。使用机器学习方法创建预测模型，即监督学习算法，例如决策树，支持向量机和神经网络。通过使用过去的患者数据，这些模型可以预测新患者对各种疗法的反应。特征选择和提取算法用于识别相关变量，采用机器学习算法进行预测性建模。同样，NLP技术用于从非结构化临床文本中提取信息，以及数据预处理方法，以处理缺失的值，噪声和离群值。这些是电子健康记录中使用的各种工具和技术。
aosma-MLP：一种新型混合元启发式人工神经网络的新方法，以及一种预测地热储层温度的新方法
方法：进行了两样本的孟德尔随机化，以研究肠道微生物组是否对脑脑内动脉瘤（IA），胸部主动脉瘤（TAA）和腹部主动脉瘤和腹部主动脉瘤（AAAA）和主动脉瘤的风险有因果影响。单核苷酸多态性（SNP）小于范围范围的显着性水平（1×10-5）作为仪器变量。我们使用反相反加权（IVW）测试作为因果关系评估的主要方法。MR-EGGER，加权中值，加权模式和MR多效性残留总和和离群值（MR-Presso）方法进行了敏感分析。通过错误的发现率（FDR）调整了P值，该发现率（FDR）调整了多个比较的结果，P <0.05和Q <0.1被认为是显着的因果关系。此外，P <0.05和Q> 0.1被认为是暗示性的因果效应。此外，还进行了反向MR，以排除反向因果关系的可能性。
使用集成机器学习模型
极值。数据平衡确保模型不会偏向特定类别，这可以帮助构建一个更健壮和准确的模型。数据归一化可以使所有功能达到相同的量表，并降低具有广泛值的变量的效果。特征选择可以帮助识别最相关的变量并降低模型的复杂性，从而可以改善性能和对结果的更直接解释。将这些步骤组合在集合方法中可以导致更准确，更健壮的模型，该模型能够处理具有缺失值，离群值和不平衡类的复杂数据集。在第二阶段，使用网格搜索调整了ML算法的超参数。稍后，合奏方法是通过组合单个调整良好的ML模型来构建的。在最后阶段，使用共同的绩效评估措施评估模型的性能：准确性，精度，回忆和F1得分。图1中描述了所提出的框架的一般概述。
一种用于稳健拟合的混合量子-经典算法
将几何模型拟合到离群污染数据上是可证明的难点。许多计算机视觉系统依靠随机抽样启发式方法来解决稳健拟合问题，但这种方法不提供最优性保证和误差界限。因此，开发新方法来弥合成本高昂的精确解决方案与无法提供质量保证的快速启发式方法之间的差距至关重要。在本文中，我们提出了一种用于稳健拟合的混合量子经典算法。我们的核心贡献是一种新颖的稳健拟合公式，它可以解决一系列整数程序并以全局解或误差界限终止。组合子问题适合量子退火器，这有助于有效地收紧界限。虽然我们对量子计算的使用并没有克服稳健拟合的根本难点，但通过提供误差界限，我们的算法是对随机启发式算法的实际改进。此外，我们的工作代表了量子计算在计算机视觉中的具体应用。我们展示了使用实际量子计算机（D-Wave Advantage）和通过模拟 1 获得的结果。
量子启发的网络可区分性测量
摘要信息物理作为复杂网络的理论基础的最新出现启发了措施的利用，该度量最初开发用于量子机械系统，用于解决图理论研究问题的解决方案。网络比较是一个这样的研究问题，通常在所有领域中出现，当研究可能与多种离散互动类型相互作用的实体被研究。对于图形上的任何数据挖掘应用程序，例如图形聚类，分类或离群值检测，都需要进行网络相似性度量。识别这种网络相似性度量的自然起点是信息物理，提供了一系列通常用于量化量子状态距离的措施。这些量子启发的方法满足图形相似性的数学要求，同时提供高解释性。在这项工作中，我们将这些度量与单声道和多重网络一起使用，并在具有合成数据的实验上使用，并且我们报告了现实世界应用的结果，以与一系列最先进的图形和良好的图形分辨率方法进行比较。
图形摘要
安全加强学习（SRL）旨在优化最大程度地提高长期奖励的控制政策，同时遵守安全限制。SRL具有许多现实世界的应用，例如自动驾驶汽车，工业机器人技术和医疗保健。离线增强学习（RL）的最新进展 - 代理商在不与环境互动的情况下从静态数据集中学习政策 - 已成为一种有希望的方法来得出安全控制策略。但是，离线RL面临着重大挑战，例如数据中的协变量转移和离群值，这可能导致次优政策。同样，在线SRL通过实时环境互动得出安全的政策，与异常值进行斗争，并且通常依靠不切实际的规律性假设，从而限制了其实用性。本文通过提出一种混合访问线路方法来解决这些挑战。首先，离线学习指南在线探索的先验知识。然后，在在线学习过程中，我们用Student-T的流程（TP）替换流行的高斯流程（GP），以增强协变速器和异常值的鲁棒性。
表观遗传时钟的不确定性定量通过共形分位数回归
表观遗传年龄预测因子是Horvath的表观遗传钟1，这是一个统计预测模型，在353 CpG位点使用DNAM至1个预测年龄。2种训练表观遗传时钟的标准方法涉及几个关键步骤：（i）从具有不同背景的个体3个个体的生物样本中收集生物样本； （ii）提取DNA并进行DNA甲基化分析； （iii）进行数据预处理4个程序，例如缺少数据插补，离群值删除和数据归一化； （iv）采用特征筛选方法5来识别相关的CPG站点，这些位点可预测年龄或与衰老过程相关； （v）将高维6回归模型与弹性净罚款拟合； （vi）在独立的测试数据集上评估模型性能，以验证其7个准确性和鲁棒性。8尽管有完善的构造表观遗传时钟的管道，但其中大多数仅提供点平均预测1,2,5。9