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算法选择为超集学习
摘要。算法选择是指自动从一组候选算法中求解合并问题实例的最合适算法的任务。在这里，通常根据算法的运行时间来衡量适用性。为了在新问题实例上选择算法，对机器学习模式进行了对先前观察到的性能数据的培训，然后用于预测算法的性能。由于计算效率，这种算法的执行通常会过早终止，从而导致右键观察值代表实际运行时的下限。简单地忽略了这些审查的样本会导致过度乐观的模型，以精确的假设价值（例如常用的惩罚平均跑步时间）将其推定为一种相当任意的和有偏见的方法。在本文中，我们基于所谓的超级学习提出了一种简单的回归方法，其中右审查的运行时数据是根据间隔值的观察结果明确合并的，它是一种直观且有效的方法来处理审查数据。基于公开可用的算法性能数据，我们证明，它的表现优于上述na'的方法来处理审查的样品，并且在算法选择范围内审查回归的既定方法都有竞争力。
探索力量训练方法对血压和心率变异性的影响：对传统，超集和三 - 式方法的比较分析
抽象目的：我们比较了三种力量训练（ST）方法（ST）方法（传统，超集和三型）对血压（BP）和心率变化（HRV）的影响，以确定最大程度地提高心血管益处的最佳方法。患者和方法：9名男性参加，结束了三个ST会议，其中包括3套8-10次重复，其单一重复最大值（1RM）的70％，并有90秒的休息时间间隔。BP和HRV。结果：调查结果表明，在传统方法之后，收缩的血液预先（SBP）最多降低了60分钟，而在会议后30分钟和40分钟时，超集和三组方法均显示出降低（p≤0.05）。舒张压（DBP）显示在超集和三盘方法后的10和30分钟下降，平均血压（MBP）在两种方法后的10、30和40分钟时经历了降低（P≤0.05）。在所有ST方法中都观察到一致的同情率